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小爱/小T：本期节目介绍了四篇AI前沿论文，涵盖了大型语言模型文本生成、模型训练内存优化、多语言模型训练和通用时间序列分析四个方面。首先，针对大型语言模型文本生成中温度参数与文本连贯性之间的矛盾，论文提出了Min-p采样方法，该方法通过动态调整采样阈值，平衡文本质量和多样性，在高温度下也能生成高质量文本。其次，针对大型语言模型训练中内存消耗过大的问题，论文提出了切分交叉熵(CCE)方法，通过只计算当前正确词的逻辑值并利用softnext函数的稀疏性，显著降低内存消耗并提高计算效率。再次，针对多语言模型和联邦学习中不同类型数据训练的干扰问题，论文提出了解耦嵌入(DP)框架，通过将词嵌入和Transformer主体解耦，让每个数据源使用自己的词汇表和嵌入矩阵，只共享Transformer主体的权重，从而减少参数量，提高训练效率和模型泛化能力，并保护数据隐私。最后，针对时间序列分析，论文提出了TimeMixer++模型，该模型通过多尺度和多分辨率的分析方法，同时在时域和频域提取数据特征，并通过双轴注意力和分层混合技术整合信息，实现了在多种时间序列任务上的最先进性能。
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