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为了进一步提高统一模型的性能,他们采用了两种关键策略:将理解和生成编码器解耦,以及在统一训练期间对齐它们的表现。大量实验表明,JanusFlow 在各自的领域中实现了与专门模型相当或更优异的性能,同时在标准基准测试中明显优于现有的统一方法。 论文链接:链接 GitHub 地址:链接...
长文本处理能力从32K扩展至128K,RoPE Scaling技术结合视觉编码器的Pan & Scan算法,使896*896分辨率下的多模态处理成为可能。这种窗口滑动推理机制,既保证固定分辨率下的训练稳定性,又赋予实际应用的灵活扩展性。值得关注的是其262K词表设计:保留数字拆分和空格特性,配合强制BOS标记的对话模板,在代码生成和数学推理场景...
在架构方面,DeepSeek-VL2支持动态分辨率,仅使用一个SigLIP-SO400M作为图像编码器,通过将图像切分为多张子图和一张全局缩略图来实现动态分辨率图像支持。这一策略使DeepSeek-VL2最多支持1152x1152的分辨率和1:9或9:1的极端长宽比,适配更多应用场景。
我们首先发现编码器-解码器沙漏设计优于 Conv3x3 的可扩展各向同性架构,但仍低于我们的预期。为了进一步改进架构,我们引入了稀疏跳过连接以减少冗余并提高可扩展性。基于该架构,我们引入了条件改进,包括阶段特定嵌入、中间块条件注入和条件门控。 这些改进促成了我们提出的扩散 CNN (DiC),它是一种快速而又具有竞争力...
谷歌推出开放视觉语言模型 | PaliGemma 2 是基于 Gemma 2 语言模型系列的 PaliGemma 开放视觉语言模型(VLM)的升级版。Google DeepMind 团队将 PaliGemma 使用的 SigLIP-So400m 视觉编码器与整个 Gemma 2 模型系列(从 2B 模型一直到 27B 模型)相结合。他们分多个阶段在三种分辨率(224px、448px 和 896px)下对...
DS-160是美国签证申请表,在去大使馆或总领事馆进行面签之前,须通过在线方式完成并提交DS-160表。DS160网址链接,DS-160需要英文填写,填写的内容比较多,填写一部分,可以先保存此部分,再继续填写。所以大家在填的过程中要保存右上角的DS-160编码(以AA开头的编码),方便下次登进去调取出之前填过的DS-160表格进行补充...
提出了一种新的稠密检索模型,使用生成的伪query与每个文档进行深度交互编码,以获得融合query信息的多视角文档表示,并单独编码query向量,使得该模型不仅像普通的Dual-Encoder模型一样具有很高的推理效率,而且在文档编码中与query深度交互,提供多视角表示,以更好地匹配不同的查询query。