## 新闻内容： - 近来，多种数据类型的多模态训练变得越来越受欢迎。 - 模型架构通常需要复杂且有点脆弱的解决方案。 - Gill是一个很酷的新项目，它将文本标记与图像标记交错使用，从而实现真正的多模态输入和输出...

Meta公司的ImageBind是一种多模态AI模型，可以根据文本描述生成图片，也可以根据图片生成文本描述。该模型使用互联网上的各种文本和图片进行训练，因此具有很高的准确性和多样性。但是，该模型有时可能会产生不相关...

据报道，研究人员近日发表了一篇论文，提出了一种名为EfficientViT的高速Vision Transformer模型。该模型在保证处理速度的同时，能够提高模型的准确度。通过重新设计Transformer模型的某些部分，他们能够显著降低与...

### 新闻内容： 研究人员创建了一个名为Cola的基准测试，以测试和改进AI模型在组合推理方面的表现。他们发现，当前的AI模型在组合物体和它们的特征方面仍存在困难。而轻量级多模态适配器可以帮助模型更好地理解图像...

以下是本新闻的三个核心要点： - Multimodal C4（mmc4）是一个公开可用的数据集，它将纯文本的c4语料库与交错的图像相结合，支持像Flamingo这样的上下文视觉和语言模型。该数据集使用带有CLIP特征的线性分配算法创...

以下是新闻内容的核心要点： - 文本到图像扩散模型在定制化时面临“灾难性遗忘”的问题，导致过去概念的图像生成质量较差。 - 研究人员提出了 C-LoRA 方法，通过持续自我正则化低秩适应来克服这个问题，在持续扩散方...