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Adaptive Layer Normalization
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AI模型STREAM可根据文本和音乐生成可编辑的舞蹈动作
研究人员开发了STREAM，一个新的人工智能模型，旨在根据文本和音乐生成可编辑的舞蹈动作。与之前存在模式崩溃问题的模型不同，STREAM使用解耦的扩散Transformer来保持用户对编舞的控制，同时使动作与音乐节奏保持一致。该模型采用了基于文本结构的自适应层归一化和新颖的双模态基于能量的注意力模块来实现音乐集成。为了评估其性能，团队引入了交换评估协议和可编辑舞蹈分数，证明了STREAM作为编舞者协作伙伴的能力。
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Sakana AI 的 DiffusionBlocks 通过独立训练网络块来减少训练内存
Sakana AI 推出了 DiffusionBlocks，一个用于更高效地训练神经网络的新颖框架。该方法将网络划分为多个块，允许每个块独立训练。通过减少同时处理的层数，DiffusionBlocks 在不牺牲各种架构性能的情况下，显著降低了训练期间的内存需求。该方法利用了残差网络和扩散模型之间的联系，将残差连接视为离散的去噪步骤。