关键词 "Token contract verification" 的搜索结果, 共 3 条, 只显示前 480 条
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 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
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