谷歌推出了Disco和GenTabs新工具，旨在简化网络浏览和任务管理。GenTabs能够理解用户复杂任务，自动生成互动应用，用户只需用自然语言描述需求，无需编写代码。目前正在测试中，用户反馈将推动改进。

本研究提出DISCO方法，旨在解决强化学习在不平衡数据集上的优化不足。通过领域和难度感知的奖励缩放，DISCO显著提升了策略学习的效率，实验结果表明其性能比现有方法提高了5%，并在多领域对齐基准上创下新纪录。

本研究提出了DISCO模型，旨在解决动态系统中基于短时间轨迹预测下一个状态的问题。该模型通过大型超网络生成小型算子网络的参数，并利用时间积分实现高效预测。实验证明其在多种物理数据集上表现优异。

本研究提出DISCO方法，以解决文本分类模型解释性不足的问题。DISCO通过识别因果n-gram关联，生成全局规则化解释，揭示模型中的过拟合现象，并帮助人类检查员识别误导性特征组合，从而增强模型的解释能力。

该研究探讨了潜在扩散模型（LDM）在生成高质量合成图像和文本方面的应用，利用预训练自编码器和交叉注意力层提高训练效率和生成性能。同时，提出了DiscDiff模型用于合成DNA序列，并引入新的质量评估标准FReD。研究还展示了扩散模型在对话生成和跨模态任务中的优势，推动了生成建模的进展。

DISCO是一种动态调整推断长度的方法，能够提高推理速度和质量。研究提出了自适应推测解码策略和Speculative Streaming方法，显著提升了大型语言模型的解码效率。SpecDec++通过自适应候选长度实现了更快的推理，实验结果显示加速效果显著。

该文介绍了一个高质量的多语言不流畅纠正语料库，涵盖了英语、印地语、德语和法语。作者证明了不流畅纠正对下游任务的益处，并展示了与最先进的机器翻译系统结合使用时BLEU得分平均提高了5.65个点。作者还发布了运行实验的代码和注释数据集。

朋友给我发了一个 B 站视频 别问我什么是迪斯科，是音乐家张蔷 2013 年的歌曲，却有着浓浓的怀旧风情，唤起了五光十色的童年回忆。 于是我翻了翻自己的收藏，

我的朋友碎瓜最近常和我讨论一些 idea，最近一个月内我们大概讨论了 40 多个 idea，有的谈得上巧妙，但大部分不是太难了，就是太无聊了。碎瓜的主业是做机器学习，于是首先搞了一台 V100 显卡的机器。做好算力准备，既是一种实际需要，也代表了一种仪式感：我们真的要搞点东西。 五一假期之后，碎瓜把 Disco-diffusion 部署在了 V100...

趁还在编译内核的时候把以前写过的东西都转过来，今年寒假读的 (SOSP ‘97) Disco: running commodity operating systems on scalable multiprocessors 很早的一篇paper，发表的第二年Rosenblum就创办了VMWare。这篇paper介绍了一个跑在...

同样是今年寒假读的 容错和动态资源管理在某种程度上相互矛盾的。因此在分配资源的时候，要尽可能的减少一个虚拟机使用的cell数。这里的cell是指相对独立的容错 单元，后面还提到一个node的概念，Origin...