原文
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原始链接: https://news.ycombinator.com/item?id=43929447
这篇 Hacker News 帖子讨论了“Block Diffusion”论文,该论文探讨了自回归和扩散语言模型的插值。一些评论者表达了将扩散图像生成技术(如 ControlNet)应用于语言模型的潜力。一位用户指出,基于扩散的文本模型并非新鲜事物,但他们有兴趣大规模测试这些模型。 一个反复出现的主题是理解复杂的论文有多难,即使拥有计算机科学学位。评论者们提出了一些建议,建议读者不要气馁,可以考虑学习相关文献或利用 fast.ai 等资源。另一个建议是使用 ChatGPT 来分解概念并逐步加深理解。然而,一些人表达了对 ChatGPT 的准确性和可能出现幻觉的担忧。讨论还涉及到从多篇论文中重新表述信息以帮助理解的重要性。
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I can't wait to see ideas from the diffusion image generation world (like controlnet) work their way into language models.
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