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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。
CraBERT: Efficient Phoneme Encoder Pre-Training via Cascade Fusion of Subword Representations for Text-to-Speech
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No Resource, No Benchmarks, No Problem? Evaluating and Improving LLMs for Code Generation in No-Resource Languages
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Perceptual compensation for tonal context in self-supervised speech models
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Adaptable Method for Crystal Design across Diverse Constraints and Objectives with Pretrained Property Predictors
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Small Initialization Matters for Large Language Models
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Ternary Mamba: Grouped Quantization-Aware Training of W1.58A16 State Space Models
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Contrastive Action-Image Pre-training for Visuomotor Control
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Variational Test-time Optimization for Diffusion Synchronization
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RooseBERT: A New Deal For Political Language Modelling
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CADET: Physics-Grounded Causal Auditing and Training-Free Deconfounding of End-to-End Driving Planners
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Handling Feature Heterogeneity with Learnable Graph Patches
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See First, Answer Later: Visual Evidence Pre-Alignment via Sufficiency-Driven RL
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Any2Any: Efficient Cross-Embodiment Transfer for Humanoid Whole-Body Tracking
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参考链接
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