AI.x社区

一、引言现代研究发现，训练大语言模型（LLMs）时增加计算量会带来更好的结果，但在推理时增加计算量的好处却较少被关注。本文聚焦于推理时的方法，探讨了令牌级生成算法、元生成算法和高效生成这三个主题。二、相关概念及背景1、用户目标在生成中的作用：用户使用语言模型生成输出时，可能希望获得高质量、多样化的输出，例如解决数学问题的正确答案或符合事实且写得好的总结。为了形式化这个目标，我们引入了“可接受性”的概...

一、惊爆背景与动机在计算机图形学的世界里，传统三维重建技术虽然基于体积场景表示，但在用于反渲染时，那计算复杂度简直让人头疼。而近期呢，有研究开始使用辐射缓存来模拟全局光照，本以为找到了救星，可谁能想到现有方法存在偏差，这就像一颗老鼠屎坏了一锅粥，严重影响了渲染质量和优化梯度。二、相关工作大揭秘1、逆渲染：这可是个神秘的魔法，旨在从一组图像中恢复场景属性，比如材料、光照和几何形状。想象一下，就像从...