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？

最近，Meta与芝加哥大学等机构联合发布的论文《ByteLatentTransformer: Patches Scale Better Than ...

在人工智能领域，Tokenizer的作用一直是数据预处理的基石，但Meta最近的研究可能颠覆这一传统，使我们迎来无须Tokenization的新纪元。来自Meta和芝加哥大学的合作论文《ByteLatentTransformer: Patches ...

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