文章首发于公众号：机器感知
LLM增强LLM；通过预测上下文来提高文生图质量；Spikformer V2；同时执行刚性和非刚性编辑的通用图像编辑框架
LLM Augmented LLMs: Expanding Capabilities through Composition
本文研究了如何服务器托管网高效地组合现有的基础模型以实现新功能的问题，文章提出了CALM（Composition to Augment Language Models）方法，通过跨模型注意力机制来组合模型表示，以此实现新功能。CALM的主要特点是：(i) 通过“重用”现有LLM以及一些额外的参数和数据扩展LLM到新任务上；(ii) 保持现有模型权重不变，从而保留现有功能；(iii) 适用于不同领域和场景。将PaLM2-S与一个小模型相结合实现了最高13%的绝对提升，当PaLM2-S与特定代码模型相结合时，在代码生成和解释任务上的相对提升达到了40%，与完全微调后的模型相当。
Improving Diffusion-Based Image Synthesis with Context Prediction
本文提出了一种名为ConPreDiff的扩散模型，该模型通过预测上下文来提高图像生成的语义连接性和质量。ConPreDiff在训练阶段使用一个上下文解码器来强化每个点的预测，但在推理时移除解码器。这一方法可应用于任意离散或连续的扩散backbones，且在无条件图像生成、文本到图像生成和图像补全任务中取得了显著优于之前方法的性能。
Spikformer V2: Join the High Accuracy Club on ImageNet with an SNN Ticket
本文提出了一种新型的Spiking神经网络结构，称为Spiking Self-Attention（SSA）和Spiking Transformer（Spikformer），这种结构借鉴了生物神经网络的原理和Transformer的自注意力机制来提高性能。SSA机制通过使用基于脉冲的Query、Key和Value，消除了softmax的需要，并捕获稀疏视觉特征。此外，还开发了一种Spiking Convolutional Stem（SCS）结构来增强Spikformer。为了训练更大更深的Spikformer V2，引入了自监督学习（SSL）方法。实验结果表明，Spikformer V2在性能上优于先前的方法，并首次在ImageNet上实现了80%以上的准确率。
Understanding LLMs: A Comprehensive Overview from Training to Inference
随着ChatGPT的引入，大语言模型（LLMs）在下游任务中的应用显著增加，低成本训练和部署成为未来发展趋势。本文回顾了大语言模型训练技术和推理部署技术的演变，并探讨了模型压缩、并行计算、内存调度和结构优化等主题。同时，本文还探索了LLMs的应用，并对其未来发展提供了见解。
Unified Diffusion-Based Rigid and Non-Rigid Editing with Text and Image Guidance
现有的文本到图像编辑方法在刚性或非刚性编辑方面表现优秀，但在结合两者时却无法得到与文本提示对齐的输出。为了解决这些问题，本文提出了一种能够执行刚性和非刚性编辑的通用图像编辑框架。该方法利用双路径注入方案来处理各种编辑场景，并引入集成的自注意力机制来融合外观和结构信息。为了减少潜在的视觉伪影，还采用了潜码融合技术来调整中间潜码。与现有方法相比，该方法在实现精确和通用图像编辑方面取得了重大进展。
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Java异常机制入门详解 基础知识 什么是异常？ 在Java语言中，异常就是代表程序出现的问题。异常的引入不是让我们以后不出异常，而是程序出了异常之后，该如何处理。如如下两段代码，会各抛出一个异常： int[]arr ={10,20,30}; System.o…
