Hoy, muchos modelos de descendencia normal se encuentran principalmente en dos categorías principales: escotillas, como los modelos de propagación constante o de atorgresión como GPT-4O. Pero Apple lanzó solo dos hojas, donde hay tres lugares para la tercera técnica y olvidar las transmisiones. Y con una serie de transformadores en la parte superior, pueden poder hacer más que pensamientos anteriores.
Lo primero es: ¿Cuál es el flujo moderado?
Generalmente
La gran ventaja es que pueden contar en cualquier caso, ya que los producen no pueden ser modelos generalizados. Esto lleva al flujo de que estos interesantes para atraer las funciones de que el resultado del resultado es realmente importante.
Pero hay una razón por la que muchas personas no consideraron mucho sobre ellos: los modelos del lago no producían imágenes que parecían estrechamente o transportaron los detalles de los detalles.
Estudio # 1: Taron
En papel «El fuego habitual es la capacidad de crecer«, Apple enumera el nuevo modelo
Cuando el viejo, el viejo reemplaza los diseños salidos que se usan en modelos de circulación anteriores con bloques de transformador. Básicamente, estas imágenes dividen estas imágenes en pequeños parches y las llevan en bloques y cada bloque predice sobre la base de todos los que vinieron antes. Esto es lo que AutorgressiesicRivess, que es de la misma manera de usar la misma manera para la descripción de la imagen.
La diferencia clave en el hecho es que los aplastados de fieltro crean síntomas interesantes, ya que las secuencias consecutivas a largo plazo, la superficie del píxel es directamente, sin la base de las formas. Esta es una diferencia pequeña pero significativa porque evita la pérdida de calidad y pérdidas crueles que a menudo vienen con el apalancamiento de las imágenes.
Sin embargo, hubo restricciones, especialmente cuando la forma de ser cada vez más. Y es donde parece estar el segundo estudio.
Aprendizaje No.2: el jefe
En papel «Starflow: comenzando a comenzar a comenzar con sinconsas de alta calidad«Apple está directamente en sandía y líder (transformador vuidio) de un proceso autororenrético), con la mejora principal.
El reemplazo más grande está en su lugar, funciona principalmente en la versión comprimida de la imagen y luego devuelve cosas a la llamada que devuelve todo al paso final.
Esta sonna significa que se necesita la estrella para predecir millones de píxeles directamente. Puede prestar atención a la gama más amplia de imagen y director a los nuevos detalles del texto.
Apple también se reanuda y procesa cómo solicitar dispositivos de material. En lugar de crear un código de texto separado, StarFllow puede producir modelos de lenguaje existentes (como el pequeño modelo de Google Google para administrar el nombre para crear una imagen.
Cómo se compara Streetflow con el Olkai 4o
Mientras Apple fluye, es transparente, asesinado por el GPP con el modelo GPT-4O. Pero sus enfoques son completamente diferentes.
GPT-4O trata como los personajes sofisticados, como las palabras en la oración. Cuando pregunta al elegir una imagen de la imagen, el modelo predice una imagen de la imagen al mismo tiempo para crear un pasaje oficial del pasaje. Esto da la flexibilidad de Kingai: el mismo modelo puede producir texto, imágenes y audio en una ola combinada de olas.
¿Comercio? La descendencia Togen-Tenen puede ser débil, especialmente para imágenes grandes o de alta calidad. Y esto es muy caro. Pero porque GPT-4O 4O está absolutamente en la nube, asesinado en la siguiente condición o energía.
Conclusión: Tanto Apple como Open y The Cide y cuando haces otras tareas, los consejos de Suni se extienden las conexiones del Consejo.
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