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Mixture of Contexts（MoC）は、ByteDance Seedチームがスタンフォード大学などの機関と共同で2025年8月に提案しました。関連する研究結果は論文「長時間動画生成のためのコンテキストの混合”。
Mixture of Contexts (MoC) は、ロングコンテキスト動画生成を内部情報検索タスクとして再構成した、シンプルで学習可能なスパースアテンションルーティングモジュールです。MoCでは、各クエリが、アテンションのための情報セグメントと必須アンカーを動的に選択し、因果ルーティングによってループの閉塞を防止します。
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Mixture of Contexts（MoC）は、ByteDance Seedチームがスタンフォード大学などの機関と共同で2025年8月に提案しました。関連する研究結果は論文「長時間動画生成のためのコンテキストの混合”。
Mixture of Contexts (MoC) は、ロングコンテキスト動画生成を内部情報検索タスクとして再構成した、シンプルで学習可能なスパースアテンションルーティングモジュールです。MoCでは、各クエリが、アテンションのための情報セグメントと必須アンカーを動的に選択し、因果ルーティングによってループの閉塞を防止します。
EGMN は、ユーザーの好みとビデオ機能間の潜在的な相互作用効果をうまく捉えました。
MultiPL-MoEは、事前トレーニング後の段階で低ソースプログラミング言語を拡張するための効果的な方法です。
InstanceAssemble は、マルチモーダル条件下で高品質かつ制御可能な画像生成を可能にします。
分布マッチング蒸留を MDM ベースのテキスト生成に正常に適用した最初のフレームワークであり、数ステップの言語シーケンス生成の記録を樹立しました。
Layout-to-Image は、画像生成のための柔軟な制御メカニズムを提供します。
RAE は、その大きな利点により、拡散トランスフォーマーのトレーニングにおける新たなデフォルトの選択肢となるでしょう。
DexFlyWheel は、アジャイル操作のためのスケーラブルで自己改善的なデータ生成パラダイムです。
SDAR は、自己回帰と拡散の相補的な利点を統合した新しい実用的な言語モデリング パラダイムを確立します。
HiPO は、主にハイブリッド データ構築とハイブリッド強化学習を含む適応型 LLM 推論に使用されます。
EGMN は、ユーザーの好みとビデオ機能間の潜在的な相互作用効果をうまく捉えました。
MultiPL-MoEは、事前トレーニング後の段階で低ソースプログラミング言語を拡張するための効果的な方法です。
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分布マッチング蒸留を MDM ベースのテキスト生成に正常に適用した最初のフレームワークであり、数ステップの言語シーケンス生成の記録を樹立しました。
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RAE は、その大きな利点により、拡散トランスフォーマーのトレーニングにおける新たなデフォルトの選択肢となるでしょう。
DexFlyWheel は、アジャイル操作のためのスケーラブルで自己改善的なデータ生成パラダイムです。
SDAR は、自己回帰と拡散の相補的な利点を統合した新しい実用的な言語モデリング パラダイムを確立します。
HiPO は、主にハイブリッド データ構築とハイブリッド強化学習を含む適応型 LLM 推論に使用されます。
