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CDS:工业短视频排序的链维度扩展

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AI 综述

研究者提出链维度扩展(CDS):重复应用参数共享的单一特征交互块,把迭代次数(链长)作为不增加参数的新扩展维度,与宽度、深度正交。 在生产级大规模多任务短视频排序系统中,作者称压缩模式下 CDS 离线质量与基线差距在 0.03% 以内,可训练参数减少 26.6%,训练吞吐提升 6.4%;质量扩展模式下,固定参数预算内质量随链长单调提升。

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10月15日
  1. arXiv:cs.AI
    链维度扩展 CDS:面向工业短视频排序的通信高效循环式扩展

    研究者提出链维度扩展(CDS),一种与宽度和深度正交的扩展策略:重复应用参数共享的单一特征交互块,以迭代次数(链长)作为不增加参数的新扩展维度。在生产级大规模多任务短视频排序系统中,压缩模式下 CDS 离线质量与基线差距在 0.03% 以内,可训练参数减少 26.6%,训练吞吐提升 6.4%;质量扩展模式下质量随链长单调提升。

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