苹果等提出首个三模态掩码扩散模型 MDM
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苹果等提出首个三模态掩码扩散模型 MDM
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AI 综述
苹果研究团队（与 Google DeepMind 等合作者）发布论文，提出首个从头预训练的三模态掩码扩散模型 MDM，在文本、图文和音频-文本数据上联合训练，并在 3B 模型规模（6.4T token）下于文本生成、文生图和文生语音任务上取得强劲结果。 论文称，此前离散扩散模型多是将单模态基础模型初始化后再微调用于双模态生成，MDM 则不同，是从零预训练的三模态模型，研究还系统分析了多模态扩展规律。
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最新进展10月14日 08:00
Apple 提出首个三模态掩码扩散模型 MDM，3B 规模 6.4T token 预训练报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月14日
- Apple Machine Learning ResearchApple 提出首个三模态掩码扩散模型 MDM，3B 规模 6.4T token 预训练
Apple 研究团队提出首个从头预训练的三模态掩码扩散模型（MDM），在文本、图文和音频-文本数据上联合训练，并在 3B 模型规模（6.4T token）下于文本生成、T2I 和 T2S 任务上取得强劲结果。
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