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University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）

2026-03-30 至 2026-03-30 共收录 2 篇

2510.05516 2026-03-30 cs.LG math.OC

NeST-BO: Fast Local Bayesian Optimization via Newton-Step Targeting of Gradient and Hessian Information

NeST-BO：通过梯度和Hessian信息的牛顿步目标实现快速局部贝叶斯优化

Wei-Ting Tang, Akshay Kudva, Joel A. Paulson

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）； The Ohio State University（俄亥俄州立大学）

AI总结 NeST-BO是一种利用曲率信息的局部贝叶斯优化方法，通过联合学习梯度和Hessian信息以及高斯过程代理，结合牛顿步目标和一步前瞻界来选择评估点，从而在高维问题中实现快速收敛和全局收敛。

2505.20353 2026-03-30 cs.LG cs.AI cs.CV cs.MM cs.PF

FastCache: Fast Caching for Diffusion Transformer Through Learnable Linear Approximation

通过可学习线性近似加速扩散变换器的FastCache

Dong Liu, Yanxuan Yu, Jiayi Zhang, Yifan Li, Ben Lengerich, Ying Nian Wu

机构 * Yale University（耶鲁大学）； Columbia University（哥伦比亚大学）； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）； University of Wisconsin--Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）； Michigan State University（密歇根州立大学）

AI总结本文提出FastCache，通过隐藏状态层面的缓存与压缩框架，利用模型内部表示中的冗余性加速扩散变换器推理，结合可学习线性近似方法，有效降低计算开销并保持生成质量。