首先谷歌的 llm diffusion 和之前发布的 llm diffusion (e.g Large Language Diffusion Models)不同. 它是在生成 token 后对已有的token做了refine. 关于这一点可以从发布的***demo看到. 在第一帧时,生成的answer是错误的. 到第三帧时,生成了正确的answer. Large Language Diffusion Models 中的 diffusion 更像是 multi token prediction. 相比这种 multi token prediction. 谷歌的 llm diffusion 更优雅,也更符合人类的思考…。
昨天的 GCP 全球宕机事故报告出了,给大家解读下。 从 ...
印度这方面跟韩国一样,就是没搞明白一件事: “国与国之间,所...
1 见过发短***维权的,也见过发短***擦边的。 这是第...
来阅读一下 nodejs 的官方文档吧。 不要阻塞你的**...
每当我看到《幻兽帕鲁》、《我的世界》、《泰拉瑞亚》更新了一个...
会的。 记住两个数字,一个是240mg,一个是420mg。 ...
在OpenClaw火了之后,其实已经基本证明了一件事。Agent场景,*用户刚需场景。这个场景,*任何厂商都不可能放弃*,这就*最前端入口,谁掌握了入口,谁就*那个笑到最后...
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突然发现自己变老了是从垮脸开始的。 工作关系,经常要给孩子们...
刚遇到一个: 小区周边的市政路上,不知道哪个脑回路奇葩的大神...
国产AI公司MiniMax将其语音和音乐模型集成到OpenClaw“小龙虾”插件中,使其具备语音交互和音乐创作能力,提升了沟通体验。...
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