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【新智元导读】刚刚，一款专为消费级显卡设计的全新非自回归掩码图像建模的文本到图像生成模型——Meissonic发布，标志着图像生成即将进入「端侧时代」。
我们提出了 Janus，一种基于自回归的多模态理解与生成统一模型。
LLM依然不会规划，LRM可以吗？ OpenAI声称，草莓o1已经突破了自回归LLM常规限制，成为一种新型的「大推理模型」（LRM）。
自回归训练方式已经成为了大语言模型（LLMs）训练的标准模式， 今天介绍一篇来自阿联酋世界第一所人工智能大学MBZUAI的VILA实验室和CMU计算机系合作的论文，题为《FBI-LLM: Scaling Up Fully Binarized LLMs from Scratch via Autoregressive Distillation》
华盛顿大学和Allen AI最近发表的论文提出了一种新颖有趣的数据合成方法。他们发现，充分利用LLM的自回归特性，可以引导模型自动生成高质量的指令微调数据。
自回归解码已经成为了大语言模型（LLMs）的事实标准，大语言模型每次前向计算需要访问它全部的参数，但只能得到一个token，导致其生成昂贵且缓慢。
只需Image Tokenizer，Llama也能做图像生成了，而且效果超过了扩散模型。
超越扩散模型！自回归范式在图像生成领域再次被验证——
何恺明入职MIT副教授后，首次带队的新作来了！
当前主流的视觉语言模型（VLM）主要基于大语言模型（LLM）进一步微调。因此需要通过各种方式将图像映射到 LLM 的嵌入空间，然后使用自回归方式根据图像 token 预测答案。