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Ying Shen
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LaTtE-Flow: 统一的多模态模型推理速度提升 6 倍
研究人员推出了一种新颖的架构 LaTtE-Flow,它在一个单一的多模态模型中统一了图像理解和生成。该方法利用了预训练的视觉语言模型,并采用了逐层时间步专家流(Layerwise Timestep-Expert flow-based)设计。通过将流匹配过程分布在专门的 Transformer 层中,LaTtE-Flow 显著提高了采样效率,与现有的统一多模态模型相比,推理速度大约快了六倍,同时保持了有竞争力的图像生成质量。
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Apple 将在 CVPR 2026 上展示 AI 研究
Apple 的机器学习研究团队将在 IEEE/CVF 计算机视觉与模式识别会议 (CVPR) 2026 上发表多篇论文并参与研讨会。该公司也是此次会议的赞助商,会议将于 6 月 3 日至 7 日在丹佛举行。演讲主题将涵盖生成式 AI 用于手语、高效深度学习、视频大语言模型以及图像压缩等领域。