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擴散模型 關(guān)鍵字列表
超越GPT架構(gòu)：谷歌擴散模型或?qū)⒅厮艽笳Z言模型部署方式
谷歌DeepMind推出實驗性研究模型Gemini Diffusion，采用擴散方法生成文本，打破傳統(tǒng)大語言模型依賴自回歸逐詞生成的模式。該技術(shù)從隨機噪聲開始，逐步細化為連貫輸出，顯著提升生成速度至每秒1000-2000個令牌，是Gemini 2.5 Flash的3-7倍。擴散模型支持并行處理、自我糾錯和非因果推理，在編程和數(shù)學(xué)任務(wù)中表現(xiàn)出色。雖然在多語言和推理能力上仍有差距，但該技術(shù)為實時對話AI、代碼輔助等低延遲應(yīng)用帶來巨大潛力，標(biāo)志著語言模型架構(gòu)的重要變革。
Inception 從秘密研發(fā)中推出新型 AI 模型
Inception是一家位于帕洛阿爾托的新公司，由斯坦福大學(xué)計算機科學(xué)教授Stefano Ermon創(chuàng)立，聲稱開發(fā)了一種基于“擴散”技術(shù)的新型AI模型，稱為擴散基礎(chǔ)的大型語言模型（DLM）。目前備受關(guān)注的生成AI模型大致可分為兩類：大型語言模型（LLMs）和擴散模型。Inception的模型結(jié)合了傳統(tǒng)LLMs的功能，如代碼生成和問答，但性能顯著更快，計算成本更低。
一秒鐘實現(xiàn)移動圖像中任何物體！Meta提出新的分層可控文生圖模型！
可控場景生成（即生成具有可重新排列布局的圖 像的任務(wù)）是生成建模的一個重要課題 [16, 34]，其應(yīng) 用范圍包括社交媒體平臺的內(nèi)容生成和編輯，以及互 動式室內(nèi)設(shè)計和視頻游戲。
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