Lumina-DiMOO:多模态扩散语言模型重塑图像生成与理解
Lumina-DiMOO:多模态扩散语言模型重塑图像生成与理解上海人工智能实验室推出了一款革新的多模态生成理解一体化的扩散语言模型 ——Lumina-DiMOO。基于离散扩散建模(Discrete Diffusion Modeling),Lumina-DiMOO 打破了多模态任务之间的壁垒,在同一离散扩散框架下,完成从 文本→图像、图像→图像、图像→文本的全栈能力闭环。
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上海人工智能实验室推出了一款革新的多模态生成理解一体化的扩散语言模型 ——Lumina-DiMOO。基于离散扩散建模(Discrete Diffusion Modeling),Lumina-DiMOO 打破了多模态任务之间的壁垒,在同一离散扩散框架下,完成从 文本→图像、图像→图像、图像→文本的全栈能力闭环。
长期以来,多模态代码生成(Multimodal Code Generation)的训练严重依赖于特定任务的监督微调(SFT)。尽管这种范式在 Chart-to-code 等单一任务上取得了显著成功 ,但其 “狭隘的训练范围” 从根本上限制了模型的泛化能力,阻碍了通用视觉代码智能(Generalized VIsioN Code Intelligence)的发展 。
今年刚满 20 岁的中山大学 00 后本科毕业生沙天铭,前不久收到了多所全美 Top50 高校的博士 offer。同样在前不久,他和合作者为预防中风研发出一款名为 FAST-CAD 的 AI 工具,能在不依赖医院设备的前提下,在复杂的日常环境中实现中风的准确判断。
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在大模型研究领域,做混合专家模型(MoE)的团队很多,但专注机制可解释性(Mechanistic Interpretability)的却寥寥无几 —— 而将二者深度结合,从底层机制理解复杂推理过程的工作,更是凤毛麟角。
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