TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← OnePlus OS Update Tracker

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

查找相似内容

Source channel @OnePlusOTA · Post #607 · 5月27日

OnePlus Nord 2 OxygenOS 12.1 C.04 IND System • Fixed the issue that the lock screen interface displayed abnormally when charging • Fixed the issue that the screen brightness displayed abnormally in certain scenarios • Fixed the occasional issue that the desktop text displayed abnormally in certain scenarios Camera • Optimized the anti-shake effect when shooting videos • Optimized the speed of enabling Camera in certain scenarios Others • Fixed the issue of abnormal crash when enabling Fortnite MD5 Component (my_manifest): c949151afe63f1cfe9fda80d0d541abc Component (my_product): 408223966738c5d0a71f39b211bb1592 Component (my_bigball): 8253f6c910a4bc7cbfe044b3b1f79751 Component (my_stock): f08eb9a61ed03567965cbc76d980e6a3 Component (my_heytap): 28db2abbedc1eafc8947749e91b197fc Component (my_carrier): f0b3b8bd50cc13f4d2a1ebdad9f75f22 Component (system_vendor): e5d935f73c54cc08ae04c9e5abeefe20 Component (my_region): ceb333df4f651e82e5c71a9d76da3273 SHA-1 Full: a3de2e204668cc33c7134bf062bb5f6873a28bce Size Component (my_manifest): 1.22 MB (1278656) Component (my_product): 413.80 MB (433902450) Component (my_bigball): 578.54 MB (606645588) Component (my_stock): 615.30 MB (645192760) Component (my_heytap): 508.90 MB (533621509) Component (my_carrier): 1.04 MB (1088872) Component (system_vendor): 2.49 GB (2675632293) Component (my_region): 3.35 MB (3513520) Full: 4.56 GB (4893267850) Downloads ColorOS Global Server: Component (my_manifest) Component (my_product) Component (my_bigball) Component (my_stock) Component (my_heytap) Component (my_carrier) Component (system_vendor) Component (my_region) Google OTA Server: Full Exported by MlgmXyysd Color OTA Bot@OnePlusOTA #Oxygen#denniz#India#Component#Full#Stable#DN2101

Results

找到 2 条相似帖子

搜索 #bert

当前筛选 #bert清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8817 · 2025/10/20 20:41

⚡️BERT is just a Single Text Diffusion Step Любопытны пост, где автор объяснил на примере очень простую и очевидную, но мощную идею. Он заметил, что то, что мы называем диффузией текста, на самом деле - это просто обобщённая версия классического обучения BERT. Как работаетBERT? В BERT модель берёт текст и маскирует часть слов, а потом учится угадывать, какие слова были скрыты. В диффузии происходит почти то же самое, только шагов больше: на каждом шаге модель немного «портит» текст (добавляет шум), а затем восстанавливает его, всё меньше и меньше теряя смысл, пока не соберёт финальный чистый текст. То есть BERT делает один шаг очистки - угадывает замаскированные слова. А диффузионная модель делает много таких шагов подряд, постепенно превращая случайный набор токенов в осмысленный текст. Барри дообучил RoBERTa, чтобы показать это на практике - и получил настоящий текстовый диффузионный генератор. В примере: - Используется RoBER (улучшенная версия модели BERT,) и датасет WikiText. - На каждом шаге часть токенов заменяется на <MASK>, модель восстанавливает их, потом снова маскирует — и так несколько раз. - После нескольких итераций модель способна генерировать связный текст, даже без автогенеративного декодера (как у GPT). 📈Результаты - Модель генерирует осмысленный текст, хотя и не идеально связный. - Качество улучшалось по мере добавления шагов диффузии. - По времени генерации RoBERTa Diffusion была немного медленнее, чем GPT-2 (~13 сек против 9 сек), но архитектура осталась полностью encoder-only. Автор упоминает, что позже наткнулся на работу DiffusionBERT, где идею реализовали глубже и подтвердили результатами. Главная мысль: BERT можно считать одноступенчатой версией текстовой диффузии. Если добавить больше шагов, то vs получаем диффузионный генератор текста. Если BERT - это один шаг диффузии, то будущее может принадлежать моделям, совмещающим "понимание" и "генерацию" текста в одном процессе. https://nathan.rs/posts/roberta-diffusion/ @ai_machinelearning_big_data #AI#Diffusion#RoBERTa#BERT#LanguageModel#MLM#Research

KillMilk

@killmillk · Post #167 · 2025/06/05 11:00

Исследователи геопространства или сотрудники американских спецслужб, помогающих Украине!? 🤔 ‼️Знакомьтесь, командование специальных операций ВС США (англ. United States Special Operations Command; USSOCOM или SOCOM) ⏩️Список пользователей Rover (Maxar Tehnologies) Armen Kurginyan - arm####@hotmail.com Adam Swain - as####@gmail.com Brian Kuleff - brian.k####@socom.mil Beau Seamans - s####[email protected] Brad Washer - brad####@gmail.com Mike Carter - Mrmi####@gmail.com S Boyd - ####[email protected] Chris D. - chris####@yahoo.com Colby L. - ####[email protected] D. Boardman - daniel.a.bo####@gmail.com Dave Hurd - ####[email protected] Gladhill village - dgla####@gmail.com Grayson Gilliatt - ####[email protected] Grady Graff - ####[email protected] Forrest Hamilton - ####[email protected] Heath B. - he####@gmail.com Justin Carmer - car####@gmail.com J. Lewis - jonathan.le####@gmail.com Joseph Brown - jos####@gmail.com Jonathan Jones - ####[email protected] Joseph Pezzino - jp####@gmail.com Justin Rood - justi####@gmail.com Karam Gill - kar####@gmail.com Nick Corinis - ####[email protected] Pat Berg - maximus####@gmail.com Parker K. - ####[email protected] Sonny Revell - rev####@gmail.com rovertraining - Ro####@socom.mil Rhett Rutledg - rhe####@rhettsmail.com Scott Gregory - bird####@gmail.com Sam Harrington - saman####@gmail.com Skyler W. - s####[email protected] Terrell Burnett - ####[email protected] Thomas Deleon - thom####@gmail.com Tom Wilson - ####[email protected] Travis Gramkov - travis.g####@gmail.com Timothy Ryan Sebert - ####[email protected] Taylor Tharp - trth####@pm.me Tom Wilson - ####[email protected] Tyler Y. - tyler_####@outlook.com Will Fenn - falcon####@gmail.com William Shaw - ####[email protected] Willwachter - ####[email protected] Wlove - waddie.####[email protected] 1st century Viarnes - wvia####[email protected] YankG - ####[email protected] WE ARE KILLNET