Meta新推出的BLT（Byte Latent ...

经Meta的研究者测试，LCM在多个标准评测任务上都展现出了优秀的性能，尤其在跨语言和长文本生成任务上展现出一定优势。这是因为概念本身的链接比token的链接覆盖的范围更大，我们也可以推测大模型的语义理解通过这一训练得到了加强。

具体来说，团队将其最新研发的科学基座大模型 BBT-Neutron 应用于粒子对撞实验，模型采用了全新的二进制分词方法（Binary Tokenization），可实现对多模态数据（包括大规模数值实验数据、文本和图像数据）的混合预训练。

为什么无需 tokenizer 的新架构有很大的潜在价值？BLT 对多模态模型训练、推理会产生哪些影响？目前不同模态的对齐、融合常用的方法是什么？存在哪些难题？近期有哪些工作在解决不同模态差异方面指出了新的方向？这些工作旨在解决什么问题？

本文为《事件CPU开销压降》揭榜报告，旨在解决风控系统间信息传递时事件体持续膨胀导致的序列化/反序列化CPU消耗过高的问题。 本文为《事件CPU开销压降》揭榜报告，同时也可以泛化为通用的SOFA ...

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