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BLIP3o-NEXT architecture with discrete image token supervision. The autoregressive model generates discrete image tokens, and their hidden representations serve as conditions for the diffusion model. We jointly optimize both CrossEntropy and Flow-Matching objective during training.
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8月19日（周二）晚8点，青稞Talk 第73期，马里兰大学博士生陈玖海，将直播分享《从BLIP3o到BLIP3o-NEXT：迈向统一生成与理解的多模态大模型》。

主题提纲

从BLIP3o到BLIP3o-NEXT：迈向统一生成与理解的多模态大模型

1、对比分析离散与连续两类视觉生成建模方式的原理及优势
2、探讨不同视觉表征在多模态大模型中的特性与性能差异
3、如何利用强化学习方法有效提升视觉生成质量

直播时间

8月19日20:00 - 21:00

# 人工智能
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