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University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校)

2026-06-11 至 2026-06-11 共收录 2
2605.25820 2026-06-11 cs.LG 版本更新

Visual-Redundancy-Controlled Parallel Decoding for Diffusion-Based Multimodal Large Language Models

基于扩散的多模态大语言模型的视觉冗余控制并行解码

Yulin Yuan, Hongshuo Zhao, Xiangming Meng

机构 * Zhejiang University(浙江大学) ZJUI-UIUC Institute(ZJUI-UIUC研究院)

AI总结 针对扩散型多模态大语言模型并行解码中视觉冗余问题,提出视觉冗余指数(VRI)和无需训练的视觉冗余控制解码(VRCD)方法,通过令牌到图像的注意力优先选择视觉互补位置,在多个基准上提升准确率。

Comments 18 pages, 5 figures, preprint. Code is available at https://github.com/infiniteYuanyl/VRCD

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2602.22962 2026-06-11 cs.LG 版本更新

Scaling Laws of Global Weather Models

全球天气模型的缩放定律

Yuejiang Yu, Langwen Huang, Alexandru Calotoiu, Torsten Hoefler

机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校)

AI总结 本文分析数据驱动天气模型中模型大小、数据集大小和计算预算与验证损失之间的缩放定律,发现Aurora数据缩放最强,GraphCast参数效率高但硬件利用率低,计算最优分析表明增加训练数据比增大模型更有效,且模型形状上宽度优于深度。

Comments Accepted at ICML 2026. 21 pages, 7 figures

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