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自回归超越扩散!北大、字节 VAR 范式解锁视觉生成 Scaling Law

新一代视觉生成范式「VAR: Visual Auto Regressive」视觉自回归来了!使 GPT 风格的自回归模型在图像生成首次超越扩散模型,并观察到与大语言模型相似的 Scaling Laws 缩放定律、Zero-shot Task Generalization 泛化能力: 论文标题:Visual Autoregressive Modeling: Scalable Image Generation via Next-Scale Prediction 这项名为 VAR 的新工作由北京大学和字节跳动的研究者提出,登上了 GitHub 和 Paperwithcode 热度榜单,并得到大量同行关注: 目前体验网站、论文、代码、模型已放出: 体验网站:https://var.vision/ 论文链接:https://arxiv.org/abs/2404.02905 开源代码:https://github.com/FoundationVision/VAR 开源模型:https://huggingface.co/FoundationVision/var 背景介绍 在自然语言处理中,以 GPT...

30万奖金花落谁家?东方通云原生数据缓存性能挑战赛圆满落幕

4月15日,由东方通联合承办的首届开放原子开源大赛——“云原生数据缓存性能挑战赛”决赛圆满落幕。本赛项共计吸引89支队伍参赛,经过3个月的激烈角逐,通过专家团严格评审,最终“小张的开源团队”等19支队伍脱颖而出,赢得30万赛事专项奖金。本次大赛聚集一批具有创新精神和硬实力的开发者,为开源技术的落地应用,扩大应用人才培养的普及起到推动作用,积极推动了开源生态的繁荣和发展。 首届开放原子开源大赛由开放原子开源基金会牵头发起,大赛搭建了面向全球开源领域的前沿技术竞争、优秀人才选拔、创新成果展示、商业转化引导和对接交流合作平台,广泛传播开源文化、普及开源知识、推广开源项目、提升开源技能,为推进开源生态繁荣和可持续发展提供动力和支撑。 中国软件评测中心-信发中心副主任、基础软件质量控制与技术评价工业和信息化部重点实验室副主任莫映华主持东方通赛题路演 作为“云原生数据缓存性能挑战赛”的承办单位,东方通是国产中间件的开拓者和领导者,致力于为客户提供安全、高效、可靠的基础支撑与服务,为加速推进自主创新能力及快速实现社会和经济效益,自2023年开始深入布局开源生态,积极参与开源社区的建设,推动开源项目...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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