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自回归模型，首次生成2048×2048分辨率图像！来自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TokenShuffle，显著减少了计算中的视觉Token数量，提升效率并支持高分辨率图像合成。
复旦大学和美团的研究者们提出了UniToken——一种创新的统一视觉编码方案，在一个框架内兼顾了图文理解与图像生成任务，并在多个权威评测中取得了领先的性能表现。
Attention 还在卷自己。
视觉Token可以与LLMs词表无缝对齐了！
CLIP、DINO、SAM 基座的重磅问世，推动了各个领域的任务大一统，也促进了多模态大模型的蓬勃发展。
大语言模型长序列文本生成效率新突破——生成10万Token的文本，传统自回归模型需要近5个小时，现在仅需90分钟！
Diffusion Transformer模型模型通过token粒度的缓存方法，实现了图像和视频生成模型上无需训练的两倍以上的加速。
创立10年内估值超过10亿美元的创新公司，被称之为独角兽，它们是市场潜力无限的绩优股，是为行业带来技术创新、模式创新的佼佼者。
研究者提出了FAST，一种高效的动作Tokenizer。通过结合离散余弦变换（DCT）和字节对编码（BPE），FAST显著缩短了训练时间，并且能高效地学习和执行复杂任务，标志着机器人自回归Transformer训练的一个重要突破。
大模型应用落地元年，谁家业务更值得关注？