Сьогодні ми ділимося нашою першою дослідницькою роботою, що вивчає дифузію для мовних моделей: Автогенеративні до дифузійних мовних моделей з візуальним контекстом
Ми розробляємо сучасну дифузійну мовну модель зображення, Autoregressive-to-Diffusion (A2D), адаптуючи існуючу авторегресивну модель зображення.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
11 лайків
Нагородити
11
4
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
AirdropSweaterFan
· 16год тому
Гей, це звучить складніше, ніж в'язати светри.
Переглянути оригіналвідповісти на0
OnChain_Detective
· 16год тому
аналіз патернів вказує на потенційні аномалії технічного стеку. потрібен повний аудит якнайшвидше.
Переглянути оригіналвідповісти на0
Degen4Breakfast
· 16год тому
Як заробити гроші на цьому?
Переглянути оригіналвідповісти на0
BlockBargainHunter
· 16год тому
Знову нові технології? Чи зможуть вони втілитися в життя?
Сьогодні ми ділимося нашою першою дослідницькою роботою, що вивчає дифузію для мовних моделей: Автогенеративні до дифузійних мовних моделей з візуальним контекстом
Ми розробляємо сучасну дифузійну мовну модель зображення, Autoregressive-to-Diffusion (A2D), адаптуючи існуючу авторегресивну модель зображення.