在AI界掀起波澜的最新动态中，谷歌以双重策略震撼了大模型战场。一方面，T5Gemma的横空出世重新点燃了encoder-decoder架构的战火，性能实现了显著提升；另一方面，MedGemma则坚守decoder-only路线，强势进军医疗多模态领域 ...

在人工智能（AI）领域，谷歌近期推出的T5Gemma架构掀起了一阵波澜，标志着大模型战场的又一次变革。通过双重策略，谷歌不仅重燃了encoder-decoder架构的热情，同时也在医疗多模态领域开辟了新的局面。 T5Gemma：重启Encoder-Decoder架构 自2023年以来，decoder-only架构几乎占据了大语言模型（LLM）的主流，从GPT系列到LLaMA、Gemma、Mistr ...

Google双线出击！T5Gemma重燃encoder-decoder架构战火，性能暴涨12分；MedGemma坚守decoder-only路线，强攻医疗多模态，击穿闭源壁垒。Gemma体系完成「架构+落地」双重进化，打响Google开源反击战。

针对这一问题，清华大学、北京通研院、北理工与北航的研究团队联合提出了一种 统一空间理解与主动探索的新型模型 。该方法使智能体能够在动态探索过程中逐步构建对环境的认知，从而实现更高效的空间感知与自主导航，为智能体在物理世界中的任务执行奠定了基础。

他们开发的Perception ...

摆脱编码器依赖！Encoder-free 3D多模态大模型，性能超越13B现有SOTA | 上海AI Lab港中文等团队新作 ...

但这个转换过程并不只是简单的格式变换，而是要经过多重数据处理；而这才是Transformer编码器的核心所在。 Transformer的Encoder-Decoder编码器-解码器结构，这种结构被广泛应用于处理序列格式的数据 (Seq2Seq)；编码器和解码器是其组成部分的核心结构。

官方介绍称，由于版本库中的活动不断，FFmpeg 6.1 版本不得不推迟发布，用于编解码器和滤波器的 FFT、MDCT、DCT 和 DST 实现已完全替换为速度更快的 libavutil / tx，从而减少编译后二进制文件的体积大小，并大幅减少视频解码器中每帧的分配总量，从而以降低性能开销。

它们的工作原理有一些区别。 单圈绝对值编码器（Single-Turn Absolute Value Encoder）： 单圈绝对值编码器使用一个标度化的角度值来表示特定位置。 通常，它将一个固定范围的位置映射到一个连续的值域。 例如，可以将位置从0~360度映射到0~1的连续范围。

所以，pr导出视频时提示adobemedia encoder未安装你可以直接用快捷键ctrl+m直接导出就可以了。 以上就是pr导出视频提示media encoder未安装的解决办法 ...

Open Source Pre-training Model Framework in PyTorch & Pre-trained Model Zoo - 预训练模型使用示例 · dbiir/UER-py Wiki ...