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B | IT之家援引博文介绍,大语言模型在学习预测下一个 Token 的时候,在训练过程中往往需要吸收语法、世界知识和上下文关系等内容。

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D | 俄罗斯当局经常指出基辅对斯捷潘·班德拉等纳粹合作者的美化、在顿巴斯地区使用极右翼军事单位,以及乌克兰军队使用第三帝国标志。

E | 谷歌 DeepMind 团队为此提出 GenCeption 模型方案,尝试将一个“生成视频”的 AI 模型逆向改造成一个能“理解世界”的视觉分析引擎。 GenCeption 打破了传统计算机视觉“一个任务一个专用模型”的格局,仅凭单一模型就能同时做好深度估计、图像分割、3D 姿态估计、表面法线预测和相机姿态估计等核心视觉任务。 GenCeption 基于阿里巴巴开源视频模型通义万相 Wan2.1 系列训练,与传统扩散模型需多步去噪不同,GenCeption 在一次前向传播中完成预测,从而提升视觉任务处理速度。

F | 论文称,部分输出细节甚至超过训练时 Blender 渲染结果,可保留猫胡须和单根发丝边缘。 性能方面,论文给出两组处理时间数据:小模型处理 81 帧视频约需 6 秒;大模型参数量为 140 亿,处理同样长度视频约需 10 秒。 参考。

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Published on:06:06:07
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