最近的一项研究表明，与解码器相比，使用UNet编码器在扩散模型中表现更加稳定。这一发现导致了一种新的编码器传播方案，显著加快了文本到图像和文本到视频生成等任务的速度。该研究成果已在GitHub上发布。

最近，Mistral发布了一个使用MLX生成文本的示例，这是一种基于人工智能的技术，它可以生成高质量的自然语言文本。该示例代码可以在GitHub上找到，它展示了如何使用Mistral的MLX库来生成文本。MLX库是Mistral的核心开...

Google的旗舰机型Gemini是一款原生多模态模型，其文本能力达到了GPT4的水平，同时还能够处理许多其他数据序列。此外，它还训练了Alpha Code 2，这是一个在代码力量比赛中排名前15%的编码器。Alpha Code 2将在12月13...

该项目探索了视觉转换器在基于扩散的生成学习中的有效性，揭示了Diffusion Vision Transformers（DiffiT）。该模型将U形编码器-解码器架构与新型时变自注意模块相结合。DiffiT可以生成高分辨率的图像，具有非常好的...

MoMask文字转动画技术是一项新颖的技术，其作者在此领域的基础性工作已有了新的进展。他们采用了新颖的编码方法，使得最终的动画生成具有细粒度控制能力，可以更具创意地生成动画效果。此技术的优点是可以通过更改编...

近期，研究人员深入探究了多模态大型语言模型（MLLMs）中使用的视觉编码器，并发现CLIP和DINO模型中的某些特征特别适合于详细的视觉任务。他们随后引入了COMM，一种结合了两种模型优点的策略。COMM能够显著提高LLMs...

据最新消息，Phind模型在编码方面的表现已经超过了目前最强的GPT-4。该模型支持16k上下文编码，在编码速度上也不逊于GPT-3.5。Phind模型是一种基于自然语言处理技术的编码器，可以用于编写各种程序代码。该模型采用...

Adept发布了一个极其简单（没有图像编码器）而且非常高效（超过了13B模型）的多模式模型。这篇文章概述了Adept如何评估模型的性能以及一些模型的细节。