爱可可 AI 前沿推介(10.18)

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LG - 机器学习 CV - 计算机视觉 CL - 计算与语言 AS - 音频与语音 RO - 机器人 1、[LG] One Step Diffusion via Shortcut Models 2、[LG] FLARE：Faithful Logic-Aided Reasoning and Exploration 3、[CL] OMCAT：Omni Context Aware Transformer 4、[RO] In-Context Learning Enables Robot Action Prediction in LLMs 5、[LG] Model Balancing Helps Low-data Training and Fine-tuning 摘要：通过捷径模型实现一步扩散、忠实逻辑辅助推理和探索、全方位上下文感知Transformer、用上下文学习实现LLM机器人行动预测、模型均衡有助于低数据训练和微调 1、[LG] One Step Diffusion via Shortcut Models K Frans, D Hafner, S Levine, P Abbeel [UC Berkeley] 通过捷径模型实现一步扩散 要点: 捷径模型的引入: 本文介绍了一种新型生成模型——捷径模型，它能够比传统的扩散模型和流匹配模型使用更少的采样步骤生成高质量样本。这是通过将模型同时调节到噪声水平和所需的 ………………………………