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Buzzy
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BUZZY方法减少了多模态问答中的偏差并加快了速度
研究人员开发了BUZZY，一种新颖的解码方法，旨在减轻多模态选择题问答（MCQA）中的文本诱导偏差。这种无需训练的方法通过减去仅文本分布来纠正多模态预测，假设当模型的（多模态）分布与仅文本预测显著不同时，模型会依赖视觉证据。在五个基准和五个视觉-语言模型上的实验表明，与现有的对比解码方法相比，BUZZY的准确性更高，同时推理延迟降低了28%以上。
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AI 视频生成质量快速提升，用户声称存在安全风险
一位 AI 用户分享了一个仅用两天时间创作出短片级别成果的例子，突显了 AI 生成演员和视频质量的快速进步。该用户声称，这一进展对真人演员构成了安全风险。他还将其他人引流到 buzzy 以获取提示词和工作流程的详细信息。