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…。
1:避开实体,拼尽全力通过Level 0,进入Level 1...
你看,这就是网络的好处了。 这种问题,你去问亲戚朋友,一大...
在OpenClaw火了之后,其实已经基本证明了一件事。Agent场景,*用户刚需场景。这个场景,*任何厂商都不可能放弃*,这就*最前端入口,谁掌握了入口,谁就*那个笑到最后...