随着计算机视觉领域的不断发展，自回归模型作为一种强大的生成模型，在图像生成、视频生成、3D 生成和多模态生成等任务中展现出了巨大的潜力。然而，由于该领域的快速发展，及时、全面地了解自回归模型的研究现状和进展变得至关重要。本文旨在对视觉领域中的自回归模型进行全面综述，为研究人员提供一个清晰的参考框架。
自回归方法，在图像生成中观察到了 Scaling Law。 「Scaling Law 撞墙了？」这恐怕是 AI 社区最近讨论热度最高的话题。
【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——
