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让扩散模型「可解释」不再降质,开启图片编辑新思路
过去三年扩散模型席卷图像生成领域,但可解释性研究是‘黑箱’,且现有尝试常致性能下降。香港中文大学与上海人工智能实验室团队提出TIDE框架,可解释且不降质,还带来新图像编辑方式。
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杜克大学陈怡然团队新作DPad,发现扩散大语言模型关注少量「中奖」token,推理速度可提61 - 97倍,还增强模型语境学习能力。DPad免训练零成本挑关键信息,实现「少算多准」。
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