Less is more

最新推荐文章于 2025-05-17 14:06:54 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/loyever/p/4175257.html

1.积极主动　　　　独立思考，抗压能力

2.以终为始　　　　执行力

3.要事第一　　　　如何执行

 

4.双赢思维　　　　合作的原则　　　　懂得给他人行方便

5.知己知彼　　　　合作的方法

6.协作增效

 

7.不断更新

运气，自然心

转载于:https://www.cnblogs.com/loyever/p/4175257.html

时间序列预测论文讲解-LightTS-[arXiv 2022]Less Is More: Fast Multivariate Time Series Forecasting with Light xx
qq_45834106的博客
12-19 1338
在后续的文章中，我可以找出创新低方式一模一样的论文，比如PDMLP。不要小看这些看似简单的网络结构，自己去实现和搭建的，其实很难让它具备准确性、高效性和鲁棒性的。其实也看得出来，时间序列领域很多结构都是通用且很好用的，并没必要做太多的改动。以DLinear为代表的算法使用季节趋势分解对时间序列进行一个分解，然后再进行预测。LightTS的网络结构并不复杂，但是它的代码不是Github上面的，所以我也就没有下载。在对序列经过分解之后，LightTS使用IEBlock对分解后的序列进行建模。
“少即是多”就是LLM提升的未来方向？请看LIMA: Less Is More for Alignment
强化学习曾小健
05-23 697
前两天Meta发布了LIMA模型，在LLaMA-65B的基础上，只用1000个精心准备的样本数据进行微调，无需RLHF，就达到了和GPT-4相媲美的程度。据此发布了论文。如标题所示，核心思想就是对于一个强大的LLM，在它预训练的时候就已经学到了绝大部分知识，后续只需要一些精品数据微调就足以让模型产生高质量的内容。不需要搞RLHF哪些复杂的东西。所以：！大型语言模型的训练分为两个阶段：（1）无监督预训练从原始文本中学习通用表示；（2）大规模的指导调整和强化学习，以更好地与最终任务和用户偏好相匹配。
论文略读：Less is More: on the Over-Globalizing Problem in Graph Transformers
qq_40206371的博客
10-27 321
2024 ICML。
【论文笔记】LIMA: Less Is More for Alignment
jinniulema的博客
10-18 1581
大型语言模型通常分两阶段进行训练：（1）对海量原始文本进行无监督预训练，学习通用表征；（2）指令微调和强化学习，更好地适应最终任务和对齐用户偏好。该论文通过训练LIMA来衡量这两个阶段的相对重要性，LIMA是一个65B参数的LLaMa语言模型，在没有任何强化学习或人类偏好建模的情况下，只对1000个精心策划的prompts和responses进行了标准监督损失的微调。LIMA表现出了非常强大的性能，只从训练数据中的少数几个例子中学习到了特定的响应格式，包括一些复杂的查询。
LESS IS MORE: ONE-SHOT-SUBGRAPH LINK PREDICTION ON LARGE-SCALE KNOWLEDGE GRAPHS
Zjkorigin的博客
05-17 1097
为了推断知识图 (KG) 上的新事实，链接预测器从图结构中学习并收集本地证据以找到给定查询的答案。然而，由于利用整个知识图谱进行预测，现有方法面临严重的可扩展性问题，这阻碍了它们在大规模知识图谱上的应用，并且无法通过普通采样方法直接解决。在这项工作中，我们提出了一次性子图链接预测来实现高效和自适应的预测。设计原则是，预测过程不是直接作用于整个知识图谱，而是解耦为两个步骤，即（i）根据查询仅提取一个子图，以及（ii）对这个单一的、依赖于查询的子图进行预测。我们发现，非参数和计算高效的启发式。
一款接口自动化神器—开源接口测试平台Lim(Less is More)
曲鸟
03-06 9125
很多公司往往是通过自动化框架而非测试平台来实现接口自动化，主要是自动化框架相对于测试平台的建设成本会低很多。但对于自动化用例的维护、及编写用例的上手难度来讲同样会更难不少。可以看到，建设架构的成本和用例维护成本是一个成反比的关系。而且大多（中小型企业）公司也没有时间或愿意花较高的薪资聘请专门开发测试平台的人员。
Vision Transformer | AAAI 2022 - LIT: Less is More: Pay Less Attention in Vision Transformers
画心
05-27 1124
AAAI 2022 - LIT: Less is More: Pay Less Attention in Vision Transformers 论文：https://arxiv.org/abs/2105.14217 代码：https://github.com/zip-group/LIT 核心内容：这篇文章注意到了分层架构中早期阶段的MSA表现更像卷积，仅仅会关注于很小的局部区域，而更深层的结构对全局的依赖性更强。因此仅仅使用更廉价的MLP来构建浅层结构，使用标准MSA构建深层结构。同时也引入了可变形卷
Linux less和more命令
gongwanzhang的博客
05-17 704
本文详细介绍了Linux系统中两个常用的分页查看工具more和less。more是较早出现的分页工具，功能较为基础，支持逐页显示文件内容，但通常只允许向下滚动且不支持搜索。less作为more的改进版本，提供了双向滚动、正则表达式搜索、按需加载文件等丰富功能，性能更优且灵活性更强。
Less is More: CLIPBERT for Video-and-Language Learning via Sparse Sampling
missgrass的博客
11-10 1782
CLIPBERT：通过稀疏采样的视频语言学习 视频和语言学习(例如，视频问答)的规范方法规定了一个神经模型，该模型可以从脱机提取的视觉模型中的密集视频特征和语言模型中的文本特征中学习。这些特征提取器是独立训练的，通常用于不同于目标域的任务，使得这些固定的特征对于下游任务来说不是最优的。此外，由于密集视频特征的高计算过载，通常很难(或不可行)将特征提取器直接插入现有方法中以便进行微调。为了解决这一难题，作者提出了一个通用框架CLIPBERT，该框架通过使用稀疏采样，在每个训练步骤中只使用一个或几个稀疏采样的视
上交大团队发布更精准的Less is More，删减84%数据反提升效果
AI_Conf的博客
02-25 1082
大模型(LLM)是一种人工智能模型，旨在理解和生成人类语言。它们在大量的文本数据上进行训练，可以执行广泛的任务，包括文本总结、翻译、情感分析等等。LLM的特点是规模庞大，包含数十亿的参数，帮助它们学习语言数据中的复杂模式。这些模型通常基于深度学习架构，如转化器，这有助于它们在各种NLP任务上取得令人印象深刻的表现。
2022年 新能源车及锂电行业动态追踪：从模组到CTB，less is more【23页】.pdf
07-01
"2022年新能源车及锂电行业动态追踪：从模组到CTB，less is more" 根据提供的文件信息，我们可以总结出以下几个知识点： 1. 新能源汽车行业发展趋势：从模组到CTB，less is more，新的电池技术和结构创新将引领...
CVPR 2021 Less is More: CLIP BERT for Video-and-Language Learning via Sparse Sampling
smile909的博客
04-15 2706
动机 视频和语言学习（如视频问答）的规范方法要求神经模型从离线提取的密集视频特征和语言模型的文本特征中学习。 在这个互动的动态视觉世界中，人类通过语言、符号和图形相互交流。共同理解视觉和本线索是智能主体解读物理世界中多模态信号的必备能力。为了测试这种能力，已经设计了一系列基于真实视频的任务，包括文本到视频的重审、视频字幕、视频问题回答和视频时刻重复。处理这些跨模态任务的实际范例是首先从预训练的视觉模型中提取密集的视频特征，从预训练的语言模型中提取文本特征，然后应用多模态融合将这些固定的表征在共享的嵌入空间
二维码(53).zip
09-12
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it‘s a simplified library of ZXing that convenient to encode
最新发布
09-12
it‘s a simplified library of ZXing that convenient to encode and decode QR code.简化的Barcode Scanner二维码扫描工程，基于ZXing的开放工程.zip
一个java生成和扫描二维码的程序.zip
09-12
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用于随机Galerkin方法的Matlab_Octave工具箱_A Matlab_Octave toolbox for
09-12
用于随机Galerkin方法的Matlab_Octave工具箱_A Matlab_Octave toolbox for stochastic Galerkin methods.zip
基于Herbank和Gebhardt的SAFE模型，在西门子MRI系统中实现外周神经刺激（PNS）预测的Matlab实现
09-12
基于Herbank和Gebhardt的SAFE模型，在西门子MRI系统中实现外周神经刺激（PNS）预测的Matlab实现。_Matlab implementation of peripheral nerve stimulation (PNS) prediction at Siemens MRI systems based on the SAFE model by Herbank and Gebhardt..zip
RoboCup-Agent2D的环境配置_agent 2d-优快云博客.mhtml
09-12
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less is more对我们的启示
06-13
"Less is more"（少即是多）的启示是，我们应该始终保持简单、高效、精益的思维方式和生活方式。在一个信息爆炸、物质过剩的时代，我们往往追求更多的物质和信息，但是这些追求往往会带来更多的负担和压力。相反，...
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