原生多模态模型的规模法则

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Meta AI推出两款新模型，正式发布Llama 4

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研究发现，专家混合（MoE）大语言模型在嵌入任务中无需调整即可表现优异。提出的MoEE方法结合路由权重和隐藏状态，显著提升了性能，为嵌入任务提供了新方法。

Your Mixture of Experts Large Language Model is Actually a Free Embedding Model
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本研究提出了一种基于专家混合（MoE）的新框架，解决视频摘要中资源密集的微调问题。该方法整合多种视频大语言模型，实现无微调的视频摘要，生成更具语义意义的总结，提升下游任务表现。

Video Summarization through Language Semantic Understanding
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本研究提出了一种专家混合框架，解决交通超出分布场景数据集不足的问题。该方法能有效学习和适应新的空间关系，提高模型在空间分布变化时的鲁棒性，优于现有技术。

抵御年份间空间变化的稳健交通预测
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本文提出了一种基于“专家混合”的框架，旨在平衡复杂系统中的准确性与解释性。该方法通过融合多样化的本地模型与先验知识，支持专家独立训练，并结合机器学习与系统辨识技术。实验结果表明，该框架能够生成可解释的模型组合，提升预测性能。

皮尔斯机器：专家模型如何执行假设构建
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使用LlamaIndex和Ollama在本地运行Mixtral 8x7

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