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>李亚军记者 何淑霞 摄

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😈17cIT之家同时注意到，Josh Woodward透露Veo 3 的“照片生成视频”功能已接近完成，近期即将上线。此外，他在评论区中透露“谷歌清楚很多人希望能以更实惠的方式使用 Veo 3”，但具体谷歌是否会进一步降低Veo 3使用门槛目前尚未确定，当下使用该模型至少需要订阅Pro会籍，每月20 美元（IT之家注：现汇率约合 143 元人民币）。

👙91视频综合性能分析：在两种不同的域顺序设定下，LSTKC++ 的已知域平均性能（Seen-Avg mAP 和 Seen-Avg R@1）相比于 CVPR 2024 方法 DKP 提升 1.5%-3.4%。同时，LSTKC++ 在未知域的整体泛化性能（Unseen-Avg mAP 和 Unseen-Avg R@1）上相比于现有方法提升 1.3%-4%。子域性能分析：在不同的域顺序设定中，虽然 LSTKC++ 在第一个和最后一个域的性能并非最优，但是其在中间三个域的性能均显著优于现有方法。这是因为部分现有方法对模型施加较强的抗遗忘约束，因而有效保持了初始域的性能，但其对新知识的学习能力大幅受限。其次，部分方法则采用较弱的抗遗忘约束，增强了模型对新知识的学习能力，但其对历史域性能的保持能力受限。与上述方法相比，LSTKC++ 综合考虑了知识遗忘和学习的自适应平衡，因而在中间域呈现明显的性能优势，并在不同域的整体性能上实现稳定提升。计算与存储开销分析：现有方法（如 PatchKD、AKA、DKP）通常通过引入额外的可学习模块来提升抗遗忘性能，这些模块往往会增加额外的训练时间、模型参数量、存储空间占用和 GPU 显存消耗。与之相比，LSTKC 和 LSTKC++ 仅在特征提取器和身份分类器中包含可学习参数，因此在模型参数量（Params）上具有明显优势。其次，LSTKC 在训练时间（Batch Time）、模型存储（Model Memory）和 GPU 显存消耗（GPU Memory）方面均最为高效。尽管 LSTKC++ 引入了一个额外的旧模型，但由于该旧模型被冻结且不参与梯度计算，其带来的额外开销仅为约 30% 的训练时间和约 818MB（占总显存的～7.4%）的 GPU 显存。总体而言，与最新的 CVPR 2024 方法 DKP 相比，LSTKC++ 在综合性能（TABLE I 和 TABLE II）以及计算和存储效率方面均展现出明显优势。

🔞WWW.5555香蕉.COM大模型在很大程度上依赖于思维链提示来进行推理，思维链通过将复杂任务分解为更简单的中间步骤，将推理外化为 token 级语言，并使用浅层模型按顺序生成文本。然而，思维链推理只是权宜之计，并非令人满意的解决方案。它依赖于人为定义的、脆弱的分解过程，其中任何一个步骤的失误或顺序错误都可能完全打乱推理过程。这种对于显式语言步骤的依赖，将推理束缚在了 token 级别的模式上。正因此，思维链推理通常需要大量的训练数据，并会为复杂的推理任务生成大量的 token，从而导致模型响应变得缓慢。因此，需要一种更高效的方法来减少这些数据需求。基于此，王冠等人开展了本次研究。

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