字节发布最新AR研究：随机自回归视觉生成技术！GameGen-X：互动式开放世界游戏视频生成 ....

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前言： 平淡无奇的一天又来了，今天要分享的内容主要是关于大模型、数据集构建、模型评估的，喜欢的小伙伴赶紧去阅读相关论文吧。 1. 随机自回归视觉生成   标题： Randomized Autoregressive Visual Generation   机构： 字节跳动   作者： Qihang Yu,  Ju He,  Xueqing Deng   分析： 这篇论文提出了一种称为随机自回归(RAR)的模型，用于视觉生成任务。该模型在保持与语言建模框架完全兼容的同时，实现了图像生成任务上新的最先进性能。通过在标准的自回归训练过程中引入随机排列输入序列到不同因子化顺序的可能性，并以概率r进行控制，这种训练策略使得模型能够学习最大化所有因子化顺序下的预期似然，从而有效地提升了模型在双向上下文建模方面的能力。重要的是，RAR保留了自回归建模框架的完整性，确保了与语言建模的完全兼容性，同时显著提高 ………………………………