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    【翻译】DoesWilliam Shakespeare REALLY Write Hamlet? Knowledge Representation Learning with Confidence

    知识图谱能够提供重要的关系信息,在各种任务中得到了广泛的应用。然而,在KGs中可能存在大量的噪声和冲突,特别是在人工监督较少的自动构造的KGs中。为了解决这一问题,我们提出了一个新的置信度感知(confidence-aware)知识表示学习框架(CKRL),该框架在识别KGs中可能存在的噪声的同时进行有置信度的知识表示学习。具体地说,我们在传统的基于翻译的知识表示学习方法中引入了三元组置信度。为了使三次置信度更加灵活和通用,我们只利用KGs中的内部结构信息,提出了同时考虑局部三次和全局路径信息的三次置信度。在知识图噪声检测、知识图补全和三重分类等方面对模型进行了评价。实验结果表明,我们的置信度感知模型在所有任务上都取得了显著和一致的改进,这证实了我们的CKRL模型在噪声检测和知识表示学习方面的能力。

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    上交大 & 上海 AI 实验室 & ViVO 强势推出 TerDiT ,极低比特量化感知训练和和高效部署方案 !!!

    大规模预训练文本到图像扩散模型的进展导致了成功生成具有复杂性和对输入条件高保真的图像。特别是基于 Transformer 架构的扩散模型的出现,在这一研究领域中代表了重要的进步。与其他扩散模型相比,扩散 Transformer 已经展示了以更高的计算Gflops实现更低FID分数的能力[6]。近期的研究突显了扩散 Transformer 架构在图像生成能力方面的卓越表现,如Stable Diffusion 3[7]等方法,以及在视频生成方面,如Sora2所展示的出色性能。鉴于扩散 Transformer 模型的卓越性能,研究行人现在越来越多地研究这些视觉模型的扩展规律[8],这与大型语言模型(LLMs)相似。

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