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上下文归因如何处理模型已知的知识

arXiv cs.CL · 2天前 缓存

本文介绍了一个评估协议,包含四个新指标和一个基准数据集,用于评估LLM的上下文归因方法,并表明当上下文与训练数据重叠时这些方法会失败。

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[audio.cpp] GGML之音——C++/GGML原生ACE-Step、Stable Audio、HeartMuLa、RoFormer、HTDemucs发布。60秒生成10分钟音乐!

Reddit r/LocalLLaMA · 2026-07-03

audio.cpp发布重大更新,新增音乐/SFX生成和源分离功能,支持ACE-Step、HeartMuLa、Stable Audio 3和HTDemucs,在原生C++/GGML中实现长音乐生成高达10倍的实时速度。

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MERIT:学习解耦音乐表示以实现音频相似度

Hugging Face Daily Papers · 2026-05-26 缓存

MERIT是一个框架,它通过条件音频生成和源分离音轨学习旋律、节奏和音色的解耦音乐表示,能够进行精细且特定因子的音频相似度查询。

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