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预训练模型是深度学习架构，已经过训练以执行大量数据上的特定任务（例如，识别图片中的分类问题）。这种训练不容易执行，并且通常需要大量资源，超出许多可用于深度学习模型的人可用的资源。
Personalizing black-box models for nonparametric regression with minimax optimality
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AMAuT: A Flexible and Efficient Multiview Audio Transformer Framework Trained from Scratch
Arxiv
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Directional Diffusion-Style Code Editing Pre-training
Arxiv
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End-to-end Contrastive Language-Speech Pretraining Model For Long-form Spoken Question Answering
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Consistency-based Abductive Reasoning over Perceptual Errors of Multiple Pre-trained Models in Novel Environments
Arxiv
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Consistency-based Abductive Reasoning over Perceptual Errors of Multiple Pre-trained Models in Novel Environments
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Learning Sample Difficulty from Pre-trained Models for Reliable Prediction
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Domain-specific Continued Pretraining of Language Models for Capturing Long Context in Mental Health
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DyLoRA: Parameter Efficient Tuning of Pre-trained Models using Dynamic Search-Free Low-Rank Adaptation
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Multi-domain Learning for Updating Face Anti-spoofing Models
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SikuGPT: A Generative Pre-trained Model for Intelligent Information Processing of Ancient Texts from the Perspective of Digital Humanities
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VALOR: Vision-Audio-Language Omni-Perception Pretraining Model and Dataset
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TabRet: Pre-training Transformer-based Tabular Models for Unseen Columns
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A Comprehensive Evaluation of the Copy Mechanism for Natural Language to SPARQL Query Generation
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Evaluation of Social Biases in Recent Large Pre-Trained Models
Arxiv
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参考链接
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