DeepAgents的上下文管理

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在线教程丨Deepseek-OCR以极少视觉token数在端到端模型中实现SOTA

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HyperAI超神经
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本文探讨了评分任务中建模人类变异的方法，提出通过价值特征来表示个体。研究表明，价值特征在信息压缩、可解释性和可调节性方面具有优势，能够有效解释评分者的变异，显示出在描述个体变异中的重要潜力。

编码人类变异的价值特征
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深度学习为何有效：神经网络成功背后的简单科学

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本研究提出了一种新方法SepLLM，能够有效压缩段落信息，减少冗余，显著降低内存消耗，并提高大规模序列处理的效率，推动自然语言处理应用的发展。

SepLLM：通过将一个段落压缩为一个分隔符来加速大语言模型
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本研究提出了一种新的可逆解耦网络（RDNet）架构，解决了单幅图像反射去除中的信息压缩和交互模式问题。通过可逆编码器保留重要信息，灵活解耦传输和反射特征，并使用提示生成器动态校准特征，显著提升去除效果。实验结果表明，RDNet在五个基准数据集上表现优于现有方法。

用于单幅图像反射去除的可逆解耦网络
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构建了一个新的知识蒸馏框架 MuGSI，该框架可以有效地解决图分类中遇到的挑战，并显著提高性能、效率和鲁棒性。

MuGSI：用于图分类的多粒度结构信息压缩 GNN
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