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autoregressive generation
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AI 文本生成：自回归模型与扩散模型方法解析
本文介绍了两种不同的 AI 文本生成方法：自回归模型和扩散模型。自回归模型逐个 token 顺序生成文本，这是当前语言模型的主流方法。相比之下，扩散模型更像雕塑，从被掩盖或不确定的位置开始，然后迭代地进行完善，这可能带来并行处理和更快的生成速度。
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MCU 结构解析与 Transformer 模型深度解析
该集群涵盖两个不同的主题：MCU 的结构与《蜘蛛侠：新时代》和《复仇者联盟：末日时代》的关系，以及 Transformer 模型从训练到推理的技术解释。第一项讨论了一个幽默地对英雄问题进行排名的场景，暗示了 MCU 的未来结构。第二项深入探讨了 Transformer 模型的技术方面，详细介绍了自回归生成、预填充和解码过程以及 KV 缓存内存的使用。