Cool Papers浏览器扩展升级至v0.2.0
By 苏剑林 | 2024-10-16 | 24560位读者 | 引用年初,我们在《更便捷的Cool Papers打开方式:Chrome重定向扩展》中发布了一个Chrome浏览器插件(Cool Papers Redirector v0.1.0),可以通过右击菜单从任意页面中重定向到Cool Papers中,让大家更方便地获取Kimi对论文的理解。前几天我们把该插件升级到了v0.2.0,并顺利上架到了Chrome应用商店中,遂在此向大家推送一下。
更新汇总
相比旧版v0.1.0,当前版v0.2.0的主要更新内容如下:
1、右键菜单跳转改为在新标签页打开;
2、右键菜单支持同时访问多个论文ID;
3、右键菜单支持PDF页面;
4、右键菜单新增更多论文源(arXiv、OpenReview、ACL、IJCAI、PMLR);
5、右键菜单在搜索不到论文ID时,转入站内搜索(即划词搜索);
6、在某些网站的适当位置插入快捷跳转链接(arXiv、OpenReview,ACL)。
生成扩散模型漫谈(二十八):分步理解一致性模型
By 苏剑林 | 2024-12-18 | 29438位读者 | 引用书接上文,在《生成扩散模型漫谈(二十七):将步长作为条件输入》中,我们介绍了加速采样的Shortcut模型,其对比的模型之一就是“一致性模型(Consistency Models)”。事实上,早在《生成扩散模型漫谈(十七):构建ODE的一般步骤(下)》介绍ReFlow时,就有读者提到了一致性模型,但笔者总感觉它更像是实践上的Trick,理论方面略显单薄,所以兴趣寥寥。
不过,既然我们开始关注扩散模型加速采样方面的进展,那么一致性模型就是一个绕不开的工作。因此,趁着这个机会,笔者在这里分享一下自己对一致性模型的理解。
熟悉配方
还是熟悉的配方,我们的出发点依旧是ReFlow,因为它大概是ODE式扩散最简单的理解方式。设\boldsymbol{x}_0\sim p_0(\boldsymbol{x}_0)是目标分布的真实样本,\boldsymbol{x}_1\sim p_1(\boldsymbol{x}_1)是先验分布的随机噪声,\boldsymbol{x}_t = (1-t)\boldsymbol{x}_0 + t\boldsymbol{x}_1是加噪样本,那么ReFlow的训练目标是:
低秩近似之路(五):CUR
By 苏剑林 | 2025-01-12 | 18963位读者 | 引用再次回到低秩近似之路上。在《低秩近似之路(四):ID》中,我们介绍了“插值分解(Interpolative Decomposition,ID)”,这是为矩阵\boldsymbol{M}\in\mathbb{R}^{n\times m}寻找\boldsymbol{C}\boldsymbol{Z}形式的近似的过程,其中\boldsymbol{C}\in\mathbb{R}^{n\times r}是矩阵\boldsymbol{M}的若干列,而\boldsymbol{Z}\in\mathbb{R}^{r\times m}是任意矩阵。
这篇文章我们将介绍CUR分解,它跟插值分解的思想一脉相承,都是以原始矩阵的行、列为“骨架”来构建原始矩阵的近似,跟ID只用行或列之一不同,CUR分解同时用到了行和列。
基本定义
其实这不是本站第一次出现CUR分解了。早在《Nyströmformer:基于矩阵分解的线性化Attention方案》我们就介绍过矩阵的Nyström近似,它实际上就是CUR分解,后来在《利用CUR分解加速交互式相似度模型的检索》还介绍了CUR分解在降低交互式相似度模型的检索复杂度的应用。
生成扩散模型漫谈(二十九):用DDPM来离散编码
By 苏剑林 | 2025-02-14 | 25571位读者 | 引用笔者前两天在arXiv刷到了一篇新论文《Compressed Image Generation with Denoising Diffusion Codebook Models》,实在为作者的天马行空所叹服,忍不住来跟大家分享一番。
如本文标题所述,作者提出了一个叫DDCM(Denoising Diffusion Codebook Models)的脑洞,它把DDPM的噪声采样限制在一个有限的集合上,然后就可以实现一些很奇妙的效果,比如像VQVAE一样将样本编码为离散的ID序列并重构回来。注意这些操作都是在预训练好的DDPM上进行的,无需额外的训练。
有限集合
由于DDCM只需要用到一个预训练好的DDPM模型来执行采样,所以这里我们就不重复介绍DDPM的模型细节了,对DDPM还不大了解的读者可以回顾我们《生成扩散模型漫谈》系列的(一)、(二)、(三)篇。
最近评论