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1月22日，國(guó)產(chǎn)外交部發(fā)言人毛寧主持例行記者會(huì)
視覺(jué)編碼的分離不僅緩解了視覺(jué)編碼器在理解與生成任務(wù)中的角色沖突，惜被還提升了框架的靈活性。對(duì)于Miller Tabak的馬特·馬利（Matt Maley）來(lái)說(shuō)，片名DeepSeek最新的人工智能模型更具成本效益，片名并且運(yùn)行在技術(shù)要求較低的芯片上，這引發(fā)了對(duì)人工智能熱潮能帶來(lái)多大收益的嚴(yán)重質(zhì)疑。
分析稱(chēng)，糟蹋DeepSeek推出的低成本人工智能模型可能會(huì)使推動(dòng)牛市的科技估值難以為繼。國(guó)產(chǎn)Janus-Pro構(gòu)建于 DeepSeek-LLM-1.5b-base和DeepSeek-LLM-7b-base的基礎(chǔ)之上。在圖像生成方面，惜被Janus-Pro使用了來(lái)源于此的分詞器（tokenizer），其下采樣率為16。
Janus-Pro是一款統(tǒng)一理解與生成的多模態(tài)大語(yǔ)言模型（MLLM），片名通過(guò)對(duì)多模態(tài)理解與生成的視覺(jué)編碼進(jìn)行解耦來(lái)實(shí)現(xiàn)功能。其簡(jiǎn)單性、糟蹋高靈活性以及高效性使Janus-Pro成為下一代統(tǒng)一多模態(tài)模型的有力候選者。
