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Autoregressive Video Generation：VideoPoet如何将视频生成建模为Token序列预测任务

Autoregressive Video Generation：VideoPoet 如何将视频生成建模为 Token 序列预测任务 大家好，今天我们要深入探讨 Autoregressive Video Generation，特别是 Google Research 提出的 VideoPoet 模型。VideoPoet 采用了一种巧妙的方式将视频生成问题转化为一个 Token 序列预测任务，这使得它能够利用大型语言模型（LLMs）的强大能力来生成高质量、连贯的视频。我们将逐步分析 VideoPoet 的核心思想、架构设计、训练策略以及关键代码实现，帮助大家理解其背后的技术原理。 1. 视频生成：从像素到 Token 传统的视频生成方法往往直接在像素空间操作，例如使用 GANs 或者 VAEs 来生成视频帧。但这种方法存在一些固有的问题： 计算复杂度高： 直接处理高分辨率像素需要大量的计算资源。 长期依赖建模困难： 视频的长期依赖关系很难在像素级别捕捉。 可控性差： 很难精确控制视频的内容和风格。 VideoPoet 通过将视频生成建模为 Token 序列预测任务，有效地规避了这些问题。它的 …

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引导式生成（Guided Generation）：基于有限状态机（FSM）强制模型输出符合JSON Schema

引导式生成：基于有限状态机（FSM）强制模型输出符合JSON Schema 大家好，今天我们来聊聊一个非常实用且具有挑战性的主题：引导式生成，特别是如何利用有限状态机（FSM）来强制模型输出符合预定义的JSON Schema。在自然语言处理和生成式AI领域，确保输出结果的结构化和有效性至关重要。JSON Schema作为一种标准的结构化数据描述语言，为我们提供了定义数据结构的强大工具。而FSM则为我们提供了一种控制生成流程的机制，确保输出始终符合Schema的约束。 1. 问题背景：结构化输出的重要性 在许多应用场景中，我们不仅仅需要模型生成流畅的文本，更需要模型生成结构化的数据。例如： API调用: 模型需要生成包含特定参数的JSON请求，以便调用外部API。 数据提取: 模型需要从文本中提取信息，并以JSON格式组织这些信息。 配置生成: 模型需要生成配置文件，这些文件必须符合特定的格式和约束。 如果模型生成的JSON不符合Schema，会导致程序出错，数据丢失，甚至安全问题。传统的生成方法，例如基于Transformer的模型，虽然能够生成高质量的文本，但很难保证输出的结构化和有 …

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JS `Code Generation` `AST` 到 `Bytecode` / `Machine Code` 的过程

各位老铁，大家好！今天咱们来聊聊JavaScript代码从“高大上”的AST到“接地气”的Bytecode/Machine Code的奇妙旅程。准备好迎接一大波代码了吗？Let’s go! 开场白：代码的变形记 想象一下，你写了一段JavaScript代码，比如： function add(a, b) { return a + b; } let result = add(5, 3); console.log(result); 这段代码对你来说一目了然，但计算机可不这么认为。它需要把这段代码翻译成它能理解的语言，也就是机器码。但直接翻译难度太大，所以通常会先翻译成一种中间形式，也就是字节码 (Bytecode)。这个过程就像是把一种语言翻译成另一种语言，需要经过一系列的步骤，包括词法分析、语法分析、语义分析、代码优化和代码生成。 第一站：AST – 代码的骨架 首先，JavaScript引擎（比如V8、SpiderMonkey）会把你的代码分解成一个个的token，比如function、add、(, a, ,, b, )等等。这个过程叫做词法分析 (Lexical …

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