本文引入了 Transfusion,这是一种可以在离散和连续数据上训练多模态模型的方法。
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就在刚刚,Meta最新发布的Transfusion,能够训练生成文本和图像的统一模型了!完美融合Transformer和扩散领域之后,语言模型和图像大一统,又近了一步。也就是说,真正的多模态AI模型,可能很快就要来了!
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『RAG 高效应用指南』系列将就如何提高 RAG 系统性能进行深入探讨,提供一系列具体的方法和建议。同时读者也需要记住,提高 RAG 系统性能是一个持续的过程,需要不断地评估、优化和迭代。
Meta、UC伯克利、NYU共同提出元奖励语言模型,给「超级对齐」指条明路:让AI自己当裁判,自我改进对齐,效果秒杀自我奖励模型。
今年的图形学顶级会议 SIGGRAPH 2024 上,老黄把扎克伯格请来了。
小模型成了AI公司们降本增效的利器。
大模型开源的热潮下,隐藏着诸多问题,从定义的模糊到实际开放内容的局限性,Lecun再陷Meta大模型是否真开源的质疑风波只是冰山一角。
最近,PyTorch团队首次公布了开发路线图,由内部技术文档直接修改而来,披露了这个经典开源库下一步的发展方向。
Meta的文生3D模型或将给3D创作生态带来剧变。