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关键词 "Token contract verification" 的搜索结果， 共 4 条, 只显示前 480 条

LegoGPT

LegoGPT

卡内基梅隆大学的研究团队开发出一款名为 LegoGPT 的 AI 模型，能够根据文字指令生成可实际搭建的乐高设计。 比如输入文本「基本款沙发」，一眨眼的功夫，乐高沙发就拼好了。 团队训练了一种自回归大型语言模型，通过预测下一个 token 的方式，判断下一块该放置什么积木。团队还为模型增加了有效性校验和带有物理感知的回滚机制，确保生成的设计不会出现积木重叠或悬空等问题，也就是说最终结果始终可行
BAGEL

BAGEL

BAGEL是字节跳动开源的多模态基础模型，拥有140亿参数，其中70亿为活跃参数。采用混合变换器专家架构（MoT），通过两个独立编码器分别捕捉图像的像素级和语义级特征。BAGEL遵循“下一个标记组预测”范式进行训练，使用海量多模态标记数据进行预训练，包括语言、图像、视频和网络数据。在性能方面，BAGEL在多模态理解基准测试中超越了Qwen2.5-VL和InternVL-2.5等顶级开源视觉语言模型
TokenSwift

TokenSwift

TokenSwift 是北京通用人工智能研究院团队推出的超长文本生成加速框架，能在90分钟内生成10万Token的文本，相比传统自回归模型的近5小时，速度提升了3倍，生成质量无损。TokenSwift 通过多Token生成与Token重用、动态KV缓存更新以及上下文惩罚机制等技术，减少模型加载延迟、优化缓存更新时间并确保生成多样性。支持多种不同规模和架构的模型，如1.5B、7B、8B、14B的MH
dots.llm1

dots.llm1

小红书hi lab（Humane Intelligence Lab，人文智能实验室）团队首次开源文本大模型 dots.llm1。 dots.llm1是一个中等规模的Mixture of Experts (MoE)文本大模型，在较小激活量下取得了不错的效果。该模型充分融合了团队在数据处理和模型训练效率方面的技术积累，并借鉴了社区关于 MoE 的最新开源成果。hi lab团队开源了所有模型和必要的训练

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