SaRA SaRA是一种新型预训练扩散模型微调方法，通过重新激活预训练阶段未被充分使用的参数，有效提升模型的适应性和泛化能力。该方法支持核范数低秩稀疏训练，能够防止过拟合并优化模型性能，同时大幅降低计算资源需求。SaRA适用于多种应用场景，包括图像风格迁移、视频生成及下游数据集微调等，仅需少量代码调整即可实现高效微调。 AI项目与工具 2025年06月12日 12 点赞 0 评论 135 浏览
ProX ProX是一种用于提升大型语言模型预训练数据质量的框架，通过自动化编程手段实现数据清洗和精炼。其主要特点包括自动化细粒度数据处理、无需人工干预、显著提升模型性能以及广泛的领域适应性。ProX在多种任务中展示了超过2%的性能提升，并有效降低了训练成本。 AI项目与工具 2025年06月12日 53 点赞 0 评论 212 浏览
