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在搭建网络模型时，需要随机初始化参数，然后开始训练网络，不断调整直到网络的损失越来越小。在训练的过程中，一开始初始化的参数会不断变化。当参数训练到比较好的时候就可以将训练模型的参数保存下来，以便训练好的模型可以在下次执行类似任务时获得较好的结果。
Improved Object-Centric Diffusion Learning with Registers and Contrastive Alignment
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propella-1: Multi-Property Document Annotation for LLM Data Curation at Scale
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Diffusion-Guided Pretraining for Brain Graph Foundation Models
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Position: Evaluation of ECG Representations Must Be Fixed
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Beyond the Encoder: Joint Encoder-Decoder Contrastive Pre-Training Improves Dense Prediction
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Enhancing Multilingual LLM Pretraining with Model-Based Data Selection
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Algorithmic Collusion at Test Time: A Meta-game Design and Evaluation
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Boosting Medical Visual Understanding From Multi-Granular Language Learning
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LORA-CRAFT: Cross-layer Rank Adaptation via Frozen Tucker Decomposition of Pre-trained Attention Weights
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Small LLMs for Medical NLP: a Systematic Analysis of Few-Shot, Constraint Decoding, Fine-Tuning and Continual Pre-Training in Italian
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Arcee Trinity Large Technical Report
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Towards Scalable Language-Image Pre-training for 3D Medical Imaging
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RoboGene: Boosting VLA Pre-training via Diversity-Driven Agentic Framework for Real-World Task Generation
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Attention, Please! Revisiting Attentive Probing Through the Lens of Efficiency
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Software Dependencies 2.0: An Empirical Study of Reuse and Integration of Pre-Trained Models in Open-Source Projects
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