陈博远 是团队的Research Lead,他和另一位成员 Kiwhan Song 在MIT读博时有同一位导师Vincent Sitzmann。 他博士期间的代表作Diffusion Forcing: Next-token Prediction Meets Full-Sequence Diffusion入选了NeurIPS 2024。 这项研究提出 Diffusion Forcing 这一全新序列 ...
其中,文字渲染的高准确率是该模型升级后最大的亮点之一。 在演示中,陈博远用Images2.0为家乡生成一张海报,并且用中文、英语、日语等多种语言文字介绍无锡。
这是一份英文->中文字典的双解词典数据库,根据各类考试大纲和语料库词频收录数十万条各类单词的英文和中文释义,并按照各类考试大纲和词频进行标注。 最初开发看书软件时需要给软件添加一个内嵌字典,在网上找到了一份别人提供的 EDictAZ.txt 的文本文件 ...
大模型天花板GPT-4,它是不是……变笨了? 先是少数用户提出质疑,随后大量网友表示自己也注意到了,还贴出不少证据。 有人反馈,把GPT-4的3小时25条对话额度一口气用完了,都没解决自己的代码问题。 无奈切换到GPT-3.5,反倒解决了。 两个月前GPT-4是世界上最伟大的写作助手,几周前它开始变得平庸。我怀疑他们削减了算力或者把它变得没那么智能。 这就不免让人想起微软新必应“出道即巅峰”,后来 ...
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