Tag
Všetky publikované články, v ktorých sa téma difúzne modely objavuje ako dôležitý kontext. Aktuálne 3 textov v archíve.
4D-WAM používa počas tréningu geometrický model VGGT-Ω ako učiteľa hĺbky a časopriestorovej konzistencie. Na benchmarkoch NAVSIM prekonal porovnávané naučené metódy, výsledky však zatiaľ pochádzajú z preprintu a pseudo-simulácie, nie z reálnej premávky.
Nový mean-field rámec mení riadenie difúznych modelov počas inferencie z optimalizácie jednotlivých vzoriek na kontrolu celej výslednej distribúcie. Vážené interagujúce častice majú zachovať diverzitu alebo priblížiť súbor proteínových konformácií experimentálnym dátam, no praktické nasadenie zatiaľ obmedzuje výpočtová náročnosť a rozsah overenia.
Apple vytrénoval 1,7-miliardový základný flow model na 2,1 bilióna tokenov a samodestiláciou z neho vytvoril Categorical Flow Map, ktorá generuje text už v štyroch inferenčných krokoch. Výsledok rozširuje možnosti paralelného generovania, zatiaľ však nepreukazuje nižšiu latenciu ani vyššiu kvalitu oproti porovnateľným autoregresívnym modelom.