生成模型
种子扩散预览：兼具快速推理和高性能的下一代代码生成模型
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速度与准确性的结合：量化感知 LLM 预训练 "QAP"。
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对话优化标记器的潜力：一种将 LLM 推理效率提高 10% 的方法
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RoboTwin 2.0：双臂操作机器人的可扩展合成数据生成和基准设计
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通过基于属性的测试增强 LLM 代码生成！打破自欺欺人的新框架 PGS
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OctoThinker 通过改进 Llama 来支持强化学习，展示了中间学习的威力
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GPT-4o 级图像生成的民主化：Janus-4o 和 ShareGPT-4o-Image 挑战
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FedNano：大型多模态模型的轻量级高效分布式学习
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ImmerseGen：由代理引导的、轻量级的、高度逼真的下一代虚拟现实场景生成
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PictSure：通过视觉嵌入功能挑战 "Few-Shot "分类的新方法
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使用 PrefBERT 进行以语义为重点的奖励设计，这是一种用于生成长句的新评估方法
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Insight-V：连接视觉与思维的多模态推理新策略
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稳定流：图像生成背后 "真正重要的层次 "可视化
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建立并分析 "TruthEval "数据集，揭示 LLM 的弱点
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大型语言模型
MaskDiT：用于图像生成的低学习成本扩散模型
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生成图像
越南高中化学试题中大规模语言模型的局限性和可能性
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