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英文字典中文字典相关资料:


  • Nature | 智源 Emu3 登顶：终结扩散模型霸权？下一代多 . . .
    Emu3 的工作令人振奋，它在多模态领域重现了 GPT-3 在 NLP 领域带来的那种统一之美。 尤其值得关注的是其在机器人操控上的成功应用。 这表明，这种统一的 Token 序列预测范式，不仅能处理抽象的互联网数据，更有潜力成为连接数字世界与物理世界的桥梁。
  • Emu3: Next-Token Prediction is All You Need - GitHub
    Emu3 simply generates a video causally by predicting the next token in a video sequence, unlike the video diffusion model as in Sora With a video in context, Emu3 can also naturally extend the video and predict what will happen next
  • [2409. 18869] Emu3: Next-Token Prediction is All You Need
    In this paper, we introduce Emu3, a new suite of state-of-the-art multimodal models trained solely with next-token prediction By tokenizing images, text, and videos into a discrete space, we train a single transformer from scratch on a mixture of multimodal sequences
  • Multimodal learning with next-token prediction for large . . . - Nature
    Here we introduce Emu3, a family of multimodal models trained solely with next-token prediction
  • Emu3
    In this work, we introduce Emu3, a new suite of state-of-the-art multimodal models trained solely with next-token prediction By tokenizing images, text, and videos into a discrete space, we train a single transformer from scratch on a mixture of multimodal sequences
  • Emu3_百度百科
    Emu3是由北京智源人工智能研究院研发的原生多模态世界模型，实现了文本、图像、视频三种模态的统一理解与生成能力。 该模型采用基于下一个token预测的技术范式，将不同模态数据转化为离散令牌序列进行自回归训练，无需依赖扩散模型或组合式方法。
  • Emu3 - Hugging Face 文档
    Emu3 中用于将图像编码 解码为离散 token 的 VQ-VAE 模型。 该模型遵循“Make-a-scene: Scene-based text-to-image generation with human priors”论文，作者为 Oran Gafni, Adam Polyak, Oron Ashual, Shelly Sheynin, Devi Parikh, and Yaniv Taigman。
  • 登上Nature！智源研究院推出AI全能选手——Emu3，一统多 . . .
    Emu3 仅基于预测下一个词元（Next-token prediction，NTP），就统一了大规模文本、图像和视频的多模态学习，它不仅在生成和理解任务上媲美专用模型
  • Emu-3：多模态理解与生成的统一模型 (包含论文代码解析)
    emu3，这是一系列新的多模态模型，通过next-token进行多模态生成和理解。 通过将图像、文本和视频标记到一个离散空间中，并从头训练单个Transformer，Emu 3不仅消除了对扩散和合成方法的依赖，而且还超越了SDXL和LLaVA-1 6等已建立的特定任务模型的性能。
  • 多模态自回归探索 Emu3 Emu 3. 5 - 知乎
    Emu 3 (2024 10) Emu3 0作为北京智源人工智能研究院在2024年10月发布的原生多模态世界模型，其核心在于验证并实现了 以统一的“下一个token预测”自回归框架，同时处理图像、文本和视频的理解与生成任务。





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