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Thinking Machines Lab 提出“模块化流形”方法优化权重矩阵

Thinking Machines 研究员 Jeremy Bernstein 在博客中提出了一种新的神经网络优化思路——模块化流形(Modular Manifolds)。该方法通过在权重矩阵上施加几何约束,并结合特定优化策略,来提升模型训练的稳定性和泛化能力。 这一研究为神经网络训练提供了一种新颖的“几何视角”,或许能成为稳定大模型优化的新路径。 传统训练通常依赖激活标准化或梯度归一化,但很少直接对权重矩阵本身施加约束。Bernstein 指出,如果强制权重矩阵的奇异值保持在合理范围(如约束到 Stiefel 流形),就能避免过度拉伸或压缩输入,从而使训练过程更可控。 他提出的 Manifold Muon 优化器 在 CIFAR-10 上的实验显示,相比 AdamW,它能更好地保持权重的奇异值分布稳定,并带来一定性能提升,但计算开销更高。 进一步的“模块化流形”框架将这一思路推广到网络层级。每个模块不仅定义前向计算,还包含参数的流形约束和范数度量。多个模块组合时,其约束和敏感性界可以系统地合成,从而让整个网络在理论上具备更可控的 Lipschitz 性能。 未来方向包括:在不同层使用不...

人民日报数字传播联合文心大模型推抗战文物智能体 打造沉浸历史课堂

9月30日,由人民日报数字传播与中国国家博物馆、中国人民大学、百度文心大模型、百度百科联合出品的《80年,80件》智能体和3D文物词条正式上线。项目依托百度文心大模型技术,联动百度百科,通过“文心智能体+3D文物词条”形式,整合权威抗战文物资料,实现文物数字化、故事化呈现,让80件抗战文物“活起来”。 图源:人民日报数字传播 据了解,《80年,80件》专属智能体基于文心大模型4.5多模态模型构建的智能体,不仅能够精准响应用户提问,还能主动引导用户深入挖掘文物背后的多层次信息。例如,当用户对白求恩使用过的X光机产生兴趣时,智能体不仅提供该文物的具体信息,还能延展讲述白求恩的生平事迹、抗战时期的医疗条件,甚至还原战地救治场景,让用户仿佛亲历那段艰苦而光辉的岁月。 例如,当用户关注到台儿庄大战中缴获的日军手摇报警器时,智能体不仅能够解释这台报警器的功能和使用方法,还能结合3D词条展示报警器的各个部件,并动态演示其操作过程。此外,智能体还可以引导用户深入了解台儿庄大战的历史背景、战役经过以及这场战役在中国抗战史上的重要意义。用户可以通过智能体的讲述,“走进”硝烟弥漫的战场,感受中国军人英勇抗敌...

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