#autoregression

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Stories, products and papers tagged "autoregression", newest first.

Nov 4

Papers Builders10:52

Chinese contentReCR：训练无关的自回归视频解码上下文重写方法

做视频生成或自回归模型的可以看看这篇：ReCR 不用训练，靠挑选历史上下文就能提升长视频生成的稳定性。

#ReCR #video generation #autoregression

arXiv cs.LG@Lixuan He et al. (4)Source

Oct 30

How-to Builders14:10

Chinese content家用 GPU 从零训练葡萄牙语小模型：自回归与掩码扩散对比教程

一块消费级 GPU 就能从零训个葡萄牙语小模型，还附代码包和评测协议，想动手训 SLM 的可以直接照着跑。

#small language models #autoregression #open-source models #tutorials

arXiv cs.LG@Pedro Carvalho BromSource

Sep 26

Papers Builders73°06:43

Chinese contentLeCun 的自回归批评被"输出错误 token"训练回怼了吗？

有人拿"模型会喊 oops 然后改错"这个训练行为，去质疑 LeCun 那套自回归不能纠错的老论点，争议点很具体。

#Yann LeCun #autoregression #reasoning models #LLM

Teortaxes@teortaxesTexSource

Sep 21

Models US vs China78°00:43

Chinese contentYann LeCun 重申自回归大模型无法实现人类水平 AI

Yann LeCun（深度学习领域权威）重申观点，说当前 LLM 无法实现人类水平 AI，理由很具体，比如推理能力在 token 空间中实现是有限的，自改进方法只适用于特定领域，跨模态能力通常用单独训练的编码器，还有家用机器人或 L4/L5 自动驾驶汽车这些例子，和现在的情况对比很清晰。

#Yann LeCun #autoregression #reasoning models #large language models

Official accountYann LeCun@ylecunSource

Aug 4

IndustrySelected06:30

Chinese contentLeCun：纯 LLM 才会做自回归 token 预测，好代码生成器不是

LeCun 发推澄清：别把代码生成器和纯 LLM 自回归划等号，观点直接，适合关注大模型技术路线的人。

#Yann LeCun #code generation #LLM #autoregression

Official accountYann LeCun@ylecunSource

Jul 14

Papers09:21

Chinese content深度何时能在组合中存活？潜在世界模型中的计算-质量状态

这篇论文用实验告诉你，深的世界模型在滚动预测时不一定管用——在DeepMind Control的9个任务里，有2个反而是早退浅层更好，而且原因竟然出在训练方式上。搞模型规划的值得看看。

#DeepMind Control #CEM planner #world models #autoregression

arXiv: Google DeepMind@Achyuthan SivasankarSource

Jul 10

Papers23:52

Chinese contentOPSD-V：面向少步自回归视频生成器的在线自蒸馏方法

想用更少的生成步骤做出高质量视频？这篇讲OPSD-V方法，用自蒸馏让视频生成器几步就够。

#OPSD-V #self-distillation #video generation #autoregression

AK@_akhaliqSource

Jul 7

Models23:19

Chinese contentFast-AR 将在 ICML 2026 展示，一种快速自回归方法

Dvir Samuel 在 ICML 上发布 Fast-AR，一种加速自回归生成的新方法，值得关注。

#Fast-AR #ICML 2026 #autoregression #Dvir Samuel

Official accountNVIDIA AI@NVIDIAAISource

May 21

PapersSelected10:22

Chinese contentUEC-STD：通用误差校正器提升深度时间序列长期预测

时间序列预测的长期误差累积是实际应用中的痛点，做时序预测的团队可以直接用UEC-STD提升现有模型性能，无需重新训练，值得一试。

#time series forecasting #deep learning #autoregression #open-source and repositories

arXiv cs.LG@Minh Hoang Nguyen et al. (6)Source