NEPA 正是将这种 GPT 式的哲学引入视觉领域的一次大胆尝试。作者认为，与其学习如何重建图像，不如学习如何“推演”图像。如果模型能够根据已有的视觉片段（Patches），准确预测出下一个片段的特征表示（Embedding），那么它一定已经理解了图像的语义结构和物体间的空间关系。

【新智元导读】谷歌这波像开了「大小号双修」：前脚用Gemini把大模型战场搅翻，后脚甩出两位端侧「师兄弟」：一个走复古硬核架构回归，一个专职教AI「别光会聊，赶紧去干活」。手机里的智能体中枢，要开始卷起来了。

Apple's M1 chip revolutionized computing and set a new standard for performance and efficiency. For the fifth anniversary of ...

AI这个圈子有一个很神奇的特点：就是复利性基本为零。 每次我看到类似「202X年，入行YYY方向还来得及吗？」的问题的时候，我都会想到这个特点。 原因其实很简单，我只从科研上举一些例子。比方说从2023年之后入行做生成的小伙伴，你大概率不用再去了解基于GAN的一些知识，因为就算你弄得很懂，对于diffusion ...