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显著提高效率

自回归模型的新突破:首次生成2048×2048分辨率图像

2025年4月29日8时 作者 NLP工程化

研究人员提出TokenShuffle方法显著减少多模态大语言模型中的视觉token数量,提高效率并促进高质量图像生成,超越同类自回归和强扩散模型。

分类 开源 标签 AI模型技术、 Meta、 TokenShuffle、 新加坡国立大学、 显著提高效率、 西北大学 发表评论

OpenAI没说的秘密,Meta全揭了?华人一作GPT-4o同款技术,爆打扩散王者

2025年4月27日23时 作者 新智元

自Meta、西北大学、新加坡国立大学等机构的研究人员,专门为多模态大语言模型(MLLMs)设计的To

分类 资讯 标签 Token Shuffle、 图像生成、 文本引导效果、 显著提高效率、 自回归多模态大语言模型、 降低计算成本 发表评论

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