dida mit zwei akzeptierten Forschungsarbeiten bei der ICLR 2025

Wir freuen uns, bekannt geben zu können, dass dida zwei Forschungsbeiträge auf der International Conference on Learning Representations (ICLR) 2025, einer der weltweit führenden Konferenzen im Bereich des Machine Learnings, die im April in Singapur stattfindet, vorstellen wird. Beide Arbeiten sind in Zusammenarbeit mit dem California Institute of Technology (Caltech), NVIDIA und dem Karlsruher Institut für Technologie (KIT) entstanden.

Die erste Forschungsarbeit, „Underdamped Diffusion Bridges with Applications to Sampling“, stellt ein neuartiges Rahmenwerk für diffusionsbasierte generative Modellierung in sogenannten 'underdamped settings' vor. Die Idee ist durch Konzepte aus der theoretischen Physik motiviert und gipfelt in fortgeschritteneren Simulationsmethoden für generative Prozesse. Angewandt auf verschiedene Sampling-Probleme, erreichen diese Methoden den Stand der Technik und übertreffen alternative Methoden, während sie weniger Diskretisierungsschritte sowie keine Hyperparameter-Optimierung erfordern.

Die zweite Forschungsarbeit, „Sequential Controlled Langevin Diffusions“ (SCLD), stellt eine neue Methode vor, die Sequential Monte Carlo (SMC) mit diffusionsbasierten Sampling-Methoden integriert. Durch die Kombination der Stärken beider Methoden zeigt SCLD eine verbesserte Leistung bei Benchmark-Aufgaben und benötigt oft nur 10% der Trainingsressourcen, im Vergleich zu früheren diffusionsbasierten Methoden.

Mit diesen Veröffentlichungen leistet dida einen weiteren Beitrag zum aktuellen Stand der KI-Forschung. Wir freuen uns darauf, diese neu gewonnenen Erkenntnisse in unseren Projekten zu integrieren.

Wenn Sie mehr über diese spezifischen Themen oder die Forschungsaktivitäten der dida im Allgemeinen erfahren möchten, melden Sie sich gerne bei uns.