场景
Teacher2Task
Teacher2Task是一个由谷歌团队研发的多教师学习框架,其核心在于引入教师特定的输入标记并重新构建训练过程,以减少对人工聚合方法的依赖。通过将训练数据转化为多个子任务,该框架能够从不同教师的多样化预测中学习,提高模型的性能和鲁棒性,同时降低标签不准确性的风险。它适用于机器翻译、图像理解、自然语言处理等多个领域,显著提升了数据利用效率。
WorldDreamer
WorldDreamer 是一种基于 Transformer 的通用世界模型,具备理解与预测物理世界动态变化的能力,专注于视频生成任务。它支持多种应用场景,包括文本到视频、图像到视频、视频编辑和动作序列生成,利用视觉 Token 化、Transformer 架构和多模态提示技术,实现了高效且高质量的视频生成。