自回归

7B斗671B：扩散模型能否颠覆自回归霸权？DeepSeek V3以6710亿参数稳坐自回归模型的“巨无霸”地位，而70亿参数的Dream 7B却在多项测试中与其不分伯仲。例如，在需要复杂规划的“倒计时任务”中，Dream 7B的解题成功率比DeepSeek V3高出12%，甚至超越了同参数量级的Qwen2.5和LLaMA3。这种“以小搏大”的表现，让研究者重新审视模型架构的底层逻辑。

自回归和Rectified Flow完美融合统一多模态理解和生成！DeepSeek&北大等开源JanusFlow论文链接：https://arxiv.org/pdf/2411.07975 github链接：https://github.com/deepseek-ai/Janus

LLaMA-Mesh: Unifying 3D Mesh Generation with Language Models 论文解读目录一、概述二、相关工作1、LLMs到多模态2、3D对象生成3、自回归的Mesh生成三、LLaMA-Mesh

python手动搭建transformer，并实现自回归推理以下是添加了详细注释的代码和参数介绍：本文展示了如何手动实现一个简化版的Transformer模型，并用自回归方式实现一个seq2seq任务，例如机器翻译。