首先谷歌的 llm diffusion 和之前发布的 llm diffusion (e.g Large Language Diffusion Models)不同. 它是在生成 token 后对已有的token做了refine. 关于这一点可以从发布的***demo看到. 在第一帧时,生成的answer是错误的. 到第三帧时,生成了正确的answer. Large Language Diffusion Models 中的 diffusion 更像是 multi token prediction. 相比这种 multi token prediction. 谷歌的 llm diffusion 更优雅,也更符合人类的思考…。
我刚刚看到了 GitHub - jiegec/Termony...
不算错误。 没人会用AppCode写objc和swift的...
请用 OKLCH,再不济用 HSL,用 rgb 和 hex ...
一般我很少“家访”,只是这个问题让我过于震惊,我忍不住去题主...
说明腾讯实现了我曾经的几个预测 预测1,electron会普...
1961年,一位文化部副部长到四川考察时,在座谈会上批评 “...