DiT架构大一统:一个框架集成图像、视频、音频和3D生成,可编辑、能试玩
DiT架构大一统:一个框架集成图像、视频、音频和3D生成,可编辑、能试玩基于 Diffusion Transformer(DiT)又迎来一大力作「Flag-DiT」,这次要将图像、视频、音频和 3D「一网打尽」。
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基于 Diffusion Transformer(DiT)又迎来一大力作「Flag-DiT」,这次要将图像、视频、音频和 3D「一网打尽」。
最少只需1个3D样例,即可生成3D主题乐园。
微软&清华最新研究,打破GPT系列开创的Decoder-Only架构——
自计算机诞生以来,指令集架构一直是计算机体系结构中的核心概念之一。目前市场上主流的指令集架构两大巨头是x86和ARM,前者基本垄断了PC、笔记本电脑和服务器领域,后者则在智能手机和移动终端市场占据主导地位。
传统上,大型语言模型(LLMs)被认为是顺序解码器,逐个解码每个token。
在上一篇文章「Unsloth微调Llama3-8B,提速44.35%,节省42.58%显存,最少仅需7.75GB显存」中,我们介绍了Unsloth,这是一个大模型训练加速和显存高效的训练框架,我们已将其整合到Firefly训练框架中,并且对Llama3-8B的训练进行了测试,Unsloth可大幅提升训练速度和减少显存占用。
多层感知器(MLP),也被称为全连接前馈神经网络,是当今深度学习模型的基础构建块。MLP 的重要性无论怎样强调都不为过,因为它们是机器学习中用于逼近非线性函数的默认方法。
没想到,自 2012 年 AlexNet 开启的深度学习革命已经过去了 12 年。
机器如何能像人类和动物一样高效地学习?机器如何学习世界运作方式并获得常识?机器如何学习推理和规划……
使用测序 (scATAC-seq) 技术对转座酶可及的染色质进行单细胞测定,可在单细胞分辨率下深入了解基因调控和表观遗传异质性,但由于数据的高维性和极度稀疏性,scATAC-seq 的细胞注释仍然具有挑战性。现有的细胞注释方法大多集中在细胞峰矩阵上,而没有充分利用底层的基因组序列。