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Reutilización de un clasificador de voz para generación basada en difusión

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Un clasificador de voz preentrenado se reutiliza como columna vertebral para la generación de voz guiada por difusión. Al adjuntar una subred ligera y entrenarla bajo emparejamiento de puntuaciones de denoising, el enfoque logra alta calidad de voz con menor costo de memoria y computacional, utilizando un único modelo en lugar de dos componentes entrenados por separado.

Importancia 2/3 Nuevo entorno de evaluación con diferenciadores arXiv cs.AI OpenAI Google DeepMind Mistral AI Image generation Training methods Voice & audio

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Reutilización de un clasificador de voz para generación basada en difusión

Un clasificador de voz preentrenado se reutiliza como columna vertebral para la generación de voz guiada por difusión. Al adjuntar una subred ligera y entrenarla bajo emparejamiento de puntuaciones de desvanecimiento, el enfoque logra alta calidad de voz con menor consumo de memoria y costo computacional, utilizando un único modelo en lugar de dos componentes entrenados por separado.

arxiv arXiv cs.LG · hace 55 d

Acumulación de Ventaja Marginal para la Autoevolución de Agentes Impulsada por Memoria

Este artículo presenta la Acumulación de Ventaja Marginal (MAA), una arquitectura de postprocesamiento que aborda la inconsistencia entre lotes en la autoevolución de agentes impulsada por memoria. MAA formaliza la alineación y comparabilidad como condiciones estructurales, utiliza señales diferenciales y promedio móvil exponencial para acumular evidencia firmada por operación, y garantiza la trazabilidad mediante la fusión de identidad semántica. Supera a las líneas base a nivel de lote en 14 de cada 16 configuraciones y reduce el consumo de tokens en aproximadamente un 75%.

arxiv arXiv cs.LG · hace 56 d · 2 vistas

El RL guiado por discriminador corrige el emparejamiento de flujos con recompensas alineadas a los datos

El RL guiado por discriminador (DRL) utiliza un espacio de representaciones preentrenado para entrenar un discriminador que separa los datos reales de las muestras generadas por el modelo. Su logit se usa como recompensa en el RL con regularización KL, alineando las salidas del modelo con la realismo visual y semántico sin preferencias humanas. DRL mejora FID y FD semántico en modelos como SiT y JiT, y mejora la frontera de Pareto entre preferencia y fidelidad.

arxiv arXiv cs.LG · hace 57 d · 1 vista

Ternary Mamba: QAT eficiente de SSMs desde checkpoints preentrenados

Ternary Mamba logra una compresión de 3.61x de Mamba-2, pasando de 2,687 a 744 MB mediante entrenamiento con conciencia de cuantificación agrupada y destilación de conocimiento. Alcanza una precisión zero-shot del 48.1% en 7 tareas con 102M tokens, igualando a Bi-Mamba dentro de 0.9 puntos porcentuales, mientras evita el costoso entrenamiento desde cero.

arxiv arXiv cs.AI · hace 57 d

Ternary Mamba: QAT preentrenada para compresión eficiente de SSM

Ternary Mamba logra una compresión de 3.61x de Mamba-2 mediante entrenamiento cuantizado con conciencia de cuantización agrupado desde un checkpoint preentrenado, reduciendo la memoria de 2,687 a 744 MB. Alcanza una precisión zero-shot del 48.1% con solo 102M tokens y 4 GPU-hours, igualando a Bi-Mamba dentro de 0.9 puntos porcentuales, mientras revela nueva inestabilidad de las escalas de cuantización aprendibles y acumulación de errores en la recurrencia.