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NeurIPS 2026录用神经谱容量指标研究

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发生了什么

据Hugging Face Papers报道,论文《Neural Spectral Capacity》被NeurIPS 2026录用。该研究提出基于奇异值谱的神经谱容量(NSC)指标,仅凭架构规格即可评分,无需模型实例化、数据或梯度。其层加性结构支持精确动态规划求解器NSC-DP,在资源约束下秒级生成最优架构。实证显示,NSC在FlexiBERT等排名中优于参数和FLOPs指标;NSC-DP在WikiText-103上2秒发现超越人类基线的Transformer-XL架构;并将LLaMA-7B剪枝至5.7B,速度比最强免训练代理快约5900倍。

排名提升
τ=0.505 (vs #Params 0.082)
搜索耗时
2秒
加速倍数
约5900x

报道与来源

1 篇

发布方数量不等于独立核验数量。同稿的多个入口保留在对应报道中。

  1. Hugging Face Papers转载

    Paper page - Neural Spectral Capacity: Measuring and Designing Architectures from Network Specification Alone

来源关系与证据边界

按已记录的来源角色展示;连线仅表示原生身份流程确认的同稿入口,不表示独立佐证或跨报道引用。

  1. 来源报道1 个发布入口