Bridging Compute- and Data-Optimal Pretraining
弥合计算最优和数据最优预训练之间的差距
机构 * Harvard University（哈佛大学） ； MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室）
AI总结 研究针对计算增长快于高质量数据可用性的问题，提出计算-数据（CD）缩放定律框架，通过引入令牌有效性函数η拟合数据扩展策略，划分训练操作模式，指出经典计算最优分配在多数实际设置下次优。
高校专区
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
Leveraging Semantic Maps for City-Scale Cross-View Localization
利用语义地图进行城市尺度的跨视图定位
机构 * CSAIL, MIT（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； DEVCOM Army Research Laboratory (ARL)（陆军研究实验室）
AI总结 研究如何让机器人在未遍历环境中利用先验数据定位，提出克服提取语义信息和关联观测与先验地图两挑战的方法，即从视觉语言模型提炼轻量级匹配器，结合贝叶斯滤波器创建姿态估计，发布数据集并证明方法可泛化。
Comments Equal contribution by Ethan Fahnestock and Erick Fuentes. 13 pages, 7 figures, and 5 tables
