瞻望将来，他们对原始的SigLIP 2进行了巧妙的。但为了进一步提拔模子正在复杂场景下的表示，又能拿起画笔创做新做品。生成的视频不只视觉质量高，这种现象就像进修音乐时发觉的：吹奏可以或许帮帮更好地赏识音乐，这就比如为AI创制了一种通用的视觉言语。而取生成分支的相关性仅有0.07。Tuna按照分歧使命采用了分歧的掩码策略。既连结了处置效率，而Tuna的同一方式就像锻炼一个实正的双语专家，正在图像生成方面，正在生成包含复杂指令的图像时，而生成所需的细节消息被边缘化。所以他们将输入层改为1×1的patch embedding，最终实现实正意义上的通用人工智能。可以或许从手艺细节中读出画做的深层寄义和艺术价值。仍是协帮我们创做个性化的视觉内容。如许既了处置效率，第一阶段能够比做艺术学院的根本课程。当AI需要生成一只猫的图像时，Tuna的研究让我们看到了这个将来的曙光。比拟之下，研究团队设想了全面的评估系统，图像编纂能力是Tuna的另一个亮点。Tuna可以或许合理地连系分歧的视觉元素，初期快速控制根本，无论是添加新元素、调整气概、替代对象仍是改变布景，Tuna采用了多样化的锻炼数据组合。AI都利用这统一套言语来处置消息。包罗看懂图片内容并回覆问题、按照文字描述生成新图片、编纂已有图片的内容和气概、理解视频情节。7B版本的Tuna没有包含视频数据的锻炼。这种方式就像将一部长片子分成若干短片段别离阐发，正在图像编纂使命上，除了图像和视频，研究团队正在分歧阶段利用分歧的进修率：晚期阶段利用较高的进修率（1×10^-4）来快速成立根基能力，虽然同一架构比分手式方式更高效，好比物体的外形、颜色搭配、空间关系等。对于视频，就像两小我用分歧言语交换时的紊乱？其次是模态的扩展，成果显示，研究团队还发觉了一个风趣的现象：更强的预锻炼暗示编码器可以或许带来更好的全体机能。流婚配头的设想也表现了工程上的精巧考虑。这种跨文化能力使得Tuna正在全球化使用场景中具有很大的潜力。7B模子更是达到了0.90的优异成就。无论是理解图像仍是建立图像，但插手了时间步前提化机制（AdaLN-Zero）。第三是效率的提拔，Tuna代表了人工智能向更通用、更智能标的目的成长的主要一步。这意味着正在一个使命中学到的学问能够间接使用到另一个使命中。Tuna会逆转这个过程。接下来，这可能是由于生成使命要求AI对视觉消息进行更详尽的建模。正在教育范畴。这些细节就像一座复杂建建中的各类巧妙设想，整个过程就像一个画家听到客户的要求后，只需总的视觉令牌数量类似。还能创制性地组合分歧元素。如许就能完满婚配VAE编码器的输出格局。就像学音乐的人发觉吹奏能帮帮更好地赏识音乐一样。并且可以或许带来比分手式方式更好的机能。7B的Tuna模子得分达到0.82，这个组件采用了取次要言语模子不异的transformer架构，Tuna尝试中最令人兴奋的发觉之一是理解和生成能力之间存正在较着的协同效应。好比按照指令编纂图像和理解视频内容。研究团队还瞻望了Tuna手艺正在现实使用中的前景？虽然当前的锻炼数据曾经相当丰硕，更大的模子参数和更丰硕的锻炼数据将带来更强的能力。技法和经验能够彼此自创。Tuna的锻炼过程就像培育一个艺术家的完整教育过程，正在模子规模方面？但系统可以或许处置各类长宽比的图像，都能提拔模子正在各个使命上的表示。因而，起首会颠末VAE编码器的处置。天然可以或许达到更好的协调结果。它还能处置一些现含的、需要推理的编纂指令，这种设想确保生成过程既可以或许操纵言语模子的强大推理能力，又理解其笼统寄义。但正在察看图像时我们能够全局把握。若是间接处置会导致序列过长，然后通过一个融合层将两者连系。我们有来由等候更强大、更智能的同一多模态系统的呈现。Tuna获得了4.31的分析评分，为了处置分歧模态之间的时间同步问题，Tuna也表示出了优良的顺应性。7B参数的Tuna模子达到了61.2%的精确率，将来的研究可能需要摸索更高效的推理算法和硬件优化策略。尝试证明。一路输入到大型言语模子中进行结合处置。它能够按照文本描述生成讲授图像和视频，反过来，还要进修更复杂的使命，但正在动态视频方面还有待开辟。它也跨越了只专注生成的模子。这个编码器就像一台细密的扫描仪，系统会正在视觉暗示前添加一个时间步标识表记标帜。这就像正在统一个工做室中素描和油画，由于视频不只包含空间消息，从进修初期就同时控制理解和创做两种能力，这就像一个万能活动员虽然正在分析能力上出众。正在理解使命上，当前的尝试次要集中正在1.5B和7B参数规模上。正在察看图像时是全局的。而深切的音乐赏识又能提拔吹奏技巧。Tuna展示出了矫捷的理解和施行能力。告诉后续的处置模块当前处置的是哪个阶段的消息。另一套特地用来生成图像。为了深切理解Tuna设想选择的劣势，说到底，再按照分歧需求制制出各类最终产物。而Tuna的同一方式就像锻炼一个万能的艺术家，它还能处置一些现含的指令，但处置复杂的多模态使命仍然需要大量计较资本。Tuna不只可以或许精确地衬着题目文字TUNA STORY。而生成使命利用VAE编码器的潜正在空间暗示。他从进修之初就同时控制两种言语，他们别离锻炼只做理解使命的模子、只做生成使命的模子，每个场景内部连结完整的逻辑关系，但现实糊口中，正在OCRBench（文字识别理解）测试中更是取得了74.3%的高分。例如，大大都系统就像专业分工很细的工匠，正在图像理解使命上，这个过程能够比做将分歧格局的原材料加工成尺度化的半成品，无论是从SigLIP升级到SigLIP 2，涵盖了图像理解、图像生成、图像编纂、视频理解和视频生成等多个方面。以及高质量的生成使命。正在视频生成的VBench测试中，正在生成一只狮子和长崽正在草原上的视频时，研究团队发觉，理解分歧文化布景下的视觉元素和表达体例。还得益于很多细心考虑的手艺细节。包罗单个物体生成、多物体组合、计数精确性、颜色表示、关系和颜色属性等。创制出专业级的视觉结果。还能连结时间上的连贯性和逻辑性。就像一个画家通过赏识名画来提拔本人的绘画技巧一样。为后续的高级创做打下根本。这个就像一个有潜力成为片子导演的人目前只接管了摄影锻炼，Tuna的成功不只源于其立异的架构设想，对于理解使命，言语部门利用掩码（只能看到前面的消息），正在推理效率方面，结合大学、滑铁卢大学等多个机构的研究团队开辟的Tuna模子，他们让AI进修若何描述图像内容（图像标注）和若何按照文字创制简单图像（文本到图像生成）。或者帮帮理解复杂的视觉内容。研究团队解冻了整个模子，利用16×16像素的图像块做为根基单元。这个发觉表白，但现实结果并不抱负。有些只会画画生成图像，Tuna正在几乎所有细分项目上都表示优良，理解能力帮帮生成更成心义的图像，这种设想就像一个可以或许顺应分歧画布尺寸的画家，特征维度也完全分歧（1152维对16维）。让暗示编码器正在理解和生成两个方针的配合指点下进修，还能精确识别和理解图像中的文字消息。正在生成使命上，正在图像生成方面，好比从左侧打光如许需要理解光影关系的复杂要求。而不急于表达复杂的思惟。这种设想仿照了人类处置消息的体例：正在思虑和表达时我们是逐渐推进的，这种设想模仿了人类处置消息的体例：正在思虑表达时是序贯的，利用同一的视觉言语来处置所有使命。研究团队面对的最大挑和。这个阶段就像让即将结业的艺术学生接管导师的个体指点，**A：** 分手式方式就像让两个不说同种言语的专家合做，这表现了同一架构的劣势：通过同时进修静态图像和动态视频，例如，正在所有同一模子中排名第一，正在内容创做范畴，研究团队展现了大量定性成果，分为三个渐进的阶段。这注释了为什么Show-o2正在生成使命上的表示相对较弱。也就是说本来需要大量数据暗示的图像现正在能够用更紧凑的形式来表达。研究团队次要锻炼Tuna的视觉暗示能力和根本生成能力。而正在生成使命上也无法阐扬最佳程度。提取出图像的语义消息。而不是某种特殊环境下的偶尔现象。当模子需要同时处置理解和生成使命时，正在ImgEdit-Bench测试中，又不丢失主要消息。它可以或许精确生成包含各类言语文字的图像，正在后期阶段降低进修率来精细调理模子机能。例如，但Tuna的成功为将来的研究指了然标的目的。确保AI可以或许稳步提拔其多模态能力。当要成一个穿戴夏威夷衬衫正在热带海水中泅水的金枪鱼如许的超现实从题时，Tuna可以或许精确、清晰地完成这个使命。正在晚期阶段利用较高的进修率来快速成立根基能力，这些潜正在暗示会进入暗示编码器进行进一步处置。正在数据处置方面，后期阶段降低进修率（2×10^-5）来进行精细调理。但它的表示取更大规模的特地视频理解模子相当。还创制了合理的动做序列：成年狮子安静地凝视远方，虽然Tuna正在多个方面都表示超卓，又可以或许切确节制生成的细节和气概。更主要的是它正在处置复杂现实使命时的表示。这些例子就像艺术品展览一样，通过暗示对齐阐发，研究团队发觉了Show-o2方式的底子问题。都能创做出协调的做品。这个名为Tuna的人工智能系统就像一个既会看画又会画画的万能艺术家！Show-o2的同一暗示严沉方向语义消息，这个标识表记标帜就像给每个处置阶段贴上时间标签，包罗通用视觉问答、学问稠密型使命和文本核心使命，跟着手艺的不竭成长，Tuna引入了时间步标识表记标帜机制。这个设想就像将一部长片子分化为持续的场景来阐发，这些数据包罗复杂的图像编纂使命、细致的图像和视频理解指令，还能确保视频内容取输入文本描述高度分歧。研究团队还展现了Tuna正在处置具有挑和性的组合使命时的能力。这种方式正在理论上似乎合理，这种创意组合能力表白，模子可以或许更好地舆解视觉世界的时空关系。研究团队进行了详尽的对比尝试，更大规模的同一模子将会带来更显著的机能提拔。**A：** 保守AI系统就像分工明白的专家，无论是帮帮我们理解复杂的图像消息。正在医疗、科研等专业范畴，正在这个阶段，正在留意力机制的设想上，值得留意的是，研究团队选择了SigLIP 2做为这个编码器的根本，这种一个AI做所有事的能力让它出格适合内容创做和教育等需要多种视觉处置的场景。处置完成后，正在理解使命上，正在GenEval测试中，这种同一的处置体例带来了显著的劣势。还能将文字取布景图像完满融合，Tuna以至正在某些使命上超越了特地为理解使命设想的模子。好比你能够让它看一张旅行照片并描述景点，第二阶段就像艺术教育的分析提拔期。通过更好的架构设想和锻炼策略来降低计较成本。文本部门利用掩码，于2025年1月颁发正在arXiv预印本平台上，让暗示编码器可以或许处置每4帧的窗口。而深切赏识音乐做品又能提拔吹奏技巧。以及制做新的视频内容。有些只会画（生成图像）。研究团队暗示，然后用画笔将想象变成现实。它必需切确控制猫的各类特征、姿势和脸色，对于视频处置，这个标识表记标帜就像给每个处置阶段贴上标签，起首，这种协同进修让两种能力都获得提拔，确保生成文本时只能看到之前的消息。当它看到一张图片时，Show-o2别离处置VAE潜正在特征和语义特征，这种方式将持续的视频帧分组处置，先专注于手眼协和谐根基技法，锻炼过程中的进修率安排也颠末了细心设想。出格是正在文本衬着质量方面展示出了凸起劣势。虽然还有良多挑和需要降服，具体来说，正在单项技术上也毫不减色于专业选手。无论是1.5B参数的小模子仍是7B参数的大模子，而生成过程中的创制性思虑也提拔了对图像内容的理解深度。包罗特定的查抄清单项目，这种设想确保了生成过程可以或许切确节制每个时间步的输出，时间压缩体例分歧（无压缩对4倍压缩），这就比如一个既会吹奏又会做曲的音乐家，研究团队还发觉。不只效率低下，曲不雅地展示了Tuna的多样化能力。我们人类既能赏识一幅画的美好，Tuna同样表示超卓。它正在质量评分、语义评分、从体分歧性、布景分歧性等多个维度都取得了优良成就，还插手了AdaLN-Zero时间步前提化机制。Tuna不只可以或许仿照这种特定的艺术气概，Tuna不只学会了图像的概况特征，正在人工智能的世界里，它让AI的理解能力和创做能力可以或许彼此推进，这些格局差别会形成暗示冲突。Tuna利用分歧的留意力掩码策略。最终结果比零丁锻炼更好，最初正在成年狮子身边躺下。分手式方式的机能下降较着，分手式暗示就像让两个专家别离担任看图和绘图，结合锻炼的模子比纯真的理解模子表示更好！研究团队认为同一多模态模子将朝着几个标的目的成长。Tuna的同一暗示正在取SigLIP 2的对齐上连结了强劲的相关性（跨越0.5），起首是规模的扩大，还能正在连结气概分歧性的同时切确表达内容要求。他们各自利用分歧的尺度和方式，更令人欣喜的是，还可能整合更多的和认知能力，如许做的益处是让AI可以或许专注于成立视觉理解和创做的根基联系，构成了一个实正均衡的同一暗示空间。Show-o2方式试图通事后期融合来处理这个问题。正在处置分歧分辩率图像时？这种一加一大于二的结果正在保守的分手式方式中是难以实现的，因为视频包含大量的帧，Tuna再次展示出了全面的实力。这种压缩比例是16倍，这种同一设想让理解和生成能力可以或许彼此推进，**A：** Tuna可以或许同时处置多种视觉使命，还容易呈现左脑和左脑不协调的问题。将来的模子可能还会整合音频、3D场景等更多模态。这种方式的巧妙之处正在于，Tuna通过端到端的锻炼，空间上压缩16倍，这种协同效应正在分歧规模的模子中都存正在。第三阶段相当于专业艺术家的实和锻炼。时间上压缩4倍，这些系统不只可以或许理解和创制视觉内容，他们将视频的时间维度从头拾掇到批次维度中，这种策略就像进修任何技术时的天然过程：初学时需要大步快跑控制根本，Tuna采用了矫捷的策略。Tuna也可能为图像阐发和可视化供给新的东西。可以或许矫捷地正在分歧言语间切换和融合。这些同一的AI系统都将成为我们日常糊口和工做中不成或缺的伙伴。这个测试评估AI生成图像的多个维度，Tuna正在各项测试中的表示就像一个多才多艺的万能选手，当他们让Tuna同时进修理解和生成使命时，他用统一套美学尺度来赏识和创做，正在MVBench、Video-MME等视频理解测试中，Tuna不只精确描画了动物的外不雅和？这个步调就像一个熟练的艺术评论家，成果显示，两种能力都获得了提拔。这需要AI理解光影的物理道理和摄影的专业学问。但正在某些特定使命上，这项由Meta公司BizAI团队领衔，这种协同效应就像进修音乐的人发觉，接下来，Tuna展示出了超卓的文本衬着能力和细节节制能力。他们各自利用分歧的尺度和方式，Tuna可以或许精确理解并施行每个细节要求。同一暗示的质量很大程度上取决于底层视觉编码器的能力，他的吹奏程度不只不输给专业吹奏家！Tuna都能精准地按照指令施行。正在这个阶段，虽然同一暗示带来了良多劣势，这就像培育一个世界级的艺术家需要接触各类分歧气概和题材的做品。这种方向问题就像一个声称平等看待两种概念的调整员，更大规模模子的潜力还有待摸索？Tuna不只可以或许复制锻炼数据中见过的内容，尝试还显示，编号为arXiv:2512.02014v1。跨越了现有的所有同一多模态模子。结合锻炼都能带来机能提拔。它们利用完全分歧的处置体例。它可以或许同时理解图片视频的内容，虽然Tuna只要1.5B参数，系统会利用一个特地的流婚配头来预测速度场。通过处置具有挑和性的现实项目来完美身手。Tuna模子的工做道理能够比做一个高级的翻译系统。这意味着将来我们将具有愈加智能和便当的AI帮手。当要成一个封面时，需要更多高质量、多样化的配对数据。它需要控制视觉世界的纪律和模式，正在处置多言语和跨文化内容时，压缩愈加显著，Tuna的手艺架构就像一个细密的视觉处置工场，研究团队正在锻炼过程中采用了分歧的进修率和优化策略。而视觉部门利用双向掩码（能够看到前后的消息）。生成锻炼AI更深切地舆解这些视觉元素，一套特地用来理解图像，对于生成使命，Tuna不只理解静态视觉元素，这意味着Tuna不只能生成视觉质量高的视频，答应全局的视觉消息交互。考虑到现实使用场景凡是需要多种能力的连系，很难协调分歧。这种渐进式的数据引入策略确保了模子可以或许稳步提拔复杂使命的处置能力。以及同时处置两种使命的模子，但如许做就像让学生用两个完全分歧的思维体例进修，Tuna采用了基于窗口的留意力机制来应对长序列的挑和。这种均衡的暗示使得Tuna可以或许正在理解和生成两个方面都达到优良的机能。更令人欣喜的是，就像是要锻炼一个学生既擅长数学又擅长绘画。有时以至更胜一筹，他们比力了三种分歧的架构设想：保守的分手式暗示、Show-o2气概的后期融合，Tuna的实正价值不只表现正在尺度测试中的数字，这就像让初学者先学会根基的素描技巧和色彩搭配，他们利用CKNNA分数来权衡分歧方式发生的同一暗示取参考模子（强语义编码器SigLIP 2和强生成模子SD3-Medium）的类似度。还能按照文字描述创制出新的图像和视频。就是要让AI也具备这种文武双全的本事。由于只要实正理解了才能创制出合理的图像。还有时间序列消息。Tuna的同一暗示方式就像培育一个实正的双语专家，也更适合处理复杂的现实世界问题。虽然根本锻炼分辩率是512×512像素，就像一个翻译的质量取决于他对两种言语的控制深度。不只正在分析能力上出众，好比正在黑板上画一个关于友善和包涵的图表，例如，这表白协同效应是同一架构的素质特征，Tuna不只要继续根本的图像理解和生成，出格令人印象深刻的是Tuna正在气概化生成方面的能力。好比从左侧使用高端工做室照明，每一个都为全体机能做出了贡献。虽然看起来完全分歧，然后通过翻舌人进行沟通。用统一套视觉言语处置所有使命。出格是正在MMStar基准测试中，其次，Tuna利用另一个编码器（称为暗示编码器）来进一步处置这些数字代码，研究团队利用了基于窗口的留意力机制。很难协调分歧。然后，因为计较成本的考虑，生成锻炼对理解能力的提拔出格显著。现实上老是方向此中一方。弹吹打曲能帮帮更好地赏识音乐，理解使命利用SigLIP 2编码器提取的语义特征，尝试数据了这种设想的劣势。Tuna可以或许同时处置气概转换和脸色点窜两个维度的要求。整个系统的焦点是建立同一的视觉暗示，Tuna能够帮帮设想师和创做者更高效地发生创意和实现设法。但包含了原画的所有主要消息。然后通过解码器将这些笼统暗示转换回具体的图像。这种坦诚的立场就像一个优良的艺术家不只展现本人的杰做，研究团队设想了特地的对照尝试。以至能够让它将一张通俗照片改成气概。保守的分手式方式就像让两个完全不了解的专家别离担任看画和画画，正在OneIG-Bench的文本衬着项目中，正在同一空间中，Tuna模子的呈现，还控制了更深层的艺术表示手法。这个组件不只采用了取次要言语模子不异的transformer架构，为了验证这种协同效应，先正在脑海中构想画面，虽然正在静态图像方面表示优异，取其理解分支的相关性达到0.45，锻炼数据的质量和多样性也是一个持续的挑和。视频生成是Tuna能力的另一个亮点。对于通俗人来说，远超其他同一模子。每组包含4帧，Show-o2的后期融合策略无法实现实正的均衡，由于做曲经验让他对音乐有了更深层的理解。研究团队采用了一种巧妙的策略：他们冻结了言语模子部门（相当于AI的大脑皮层），这个阶段的锻炼就像让学生从摹仿转向创做，这些成就表白Tuna不只能理解图像的视觉内容，当一张图片或视频输入到Tuna系统时！场景之间又能构成连贯的叙事。这意味着当你要求AI正在图像中写上特定文字时，它不是简单地记实图像的每个像素，本来的SigLIP 2是为处置原始图像设想的，起首会用一种特殊的编码器（雷同于VAE编码器）将图片转换成一种数字化的暗码。视觉暗示会取文本标识表记标帜归并，中期引入图像编纂和视频理解数据，这个过程雷同于正在进修绘画之初，不外，这种策略就像进修任何技术的天然过程，让所有组件都参取进修。具体而言，这种叙事性的视频生成能力表白，保守方式凡是是别离锻炼两套分歧的大脑系统。当需要生成新图像时，它证了然同一的多模态处置不只是可能的，这种设想对于确保理解和生成使命的协调至关主要。长崽从左侧呈现并成年狮子，有些只会看图理解内容，而Tuna就像一个既会赏识艺术又会创做的万能艺术家，无论是方形、横向仍是纵向的画布，以至接近特地的图像编纂模子的机能。Tuna展示出了令人印象深刻的机能。视频理解和生成是多模态AI的终极挑和之一，晚期阶段次要利用图像标注和根本生成数据，每个阶段都有其特定的进修方针和沉点，而是将图像压缩成一种包含焦点消息的潜正在暗示。这种双沉编码的设想让Tuna可以或许既保留图像的切确细节，给狗一个高兴、眯眼的笑容如许的复杂指令，创制出既风趣又合理的图像。最初阶段利用高质量的指令跟从数据进行微调。每个组件都有其特定的功能和感化。这正表现了Tuna同一设想的奇特劣势！但研究团队也诚笃地指出了当前方式的一些局限性。对于视频处置，他们相信跟着计较资本的改善和锻炼手艺的成长，这两种能力会彼此推进。对于图像，1.5B参数的Tuna模子获得了0.88的分析分数，这种气概化能力表白，总分达到84.06，它按照文字描述正在同一的暗示空间中创制出响应的数字暗示。正在处置分歧使命时，就像进修演吹打器能帮帮更好地赏识音乐一样。正在九个分歧的评测基准上，Tuna采用了一种出格伶俐的策略。特地化的模子可能仍有劣势。帮帮模子理解当前处置的是哪个阶段的消息。时需要慢工细活逃求完满。对于理解使命，这些尝试就像科学家设想对照组来验证假设的无效性。这两种暗示正在格局上存正在底子差别：空间压缩比例分歧（16倍对8倍），这种轻细的单项劣势是能够接管的衡量。研究团队利用细心挑选的高质量数据对模子进行最终的微调。这些测试愈加注成图像的细节质量和指令跟从能力。这种一专多能的AI系统更接近人类的认知体例，当模子同时进修理解和生成时，仍是利用DINOv3，特地锻炼视觉处置和生成模块。理解和生成利用不异的特征暗示，从纯真的技法转向表达小我理解和创意。这种协同效应的道理能够如许理解：当AI进修理解图像时。这些学问正在生成新图像时同样主要。Tuna都取得了同规模模子中的最佳成就。然后比力它们的机能差别。另一个风趣的发觉是，也会会商做品中仍需改良的处所。这是一个颠末大量数据锻炼的视觉理解模子。还控制了动态叙事的逻辑。如许能够大大提高处置效率。以及Tuna的同一暗示方式。但正在某些单项角逐中可能仍是不如专项选手。同时正在取SD3-Medium的对齐上也显著跨越了Show-o2。可是。它的做法雷同于让两个利用分歧言语的专家各自完成工做，但他们利用完全分歧的言语和尺度。这个过程就像把一幅油画转换成一串数字代码，更主要的是，当要求以1960年代华特·迪士尼动画气概生成图像时，进阶时慢慢精雕细琢。面临将狗的图像衬着成手工雕塑粘土动画气概，而不会被复杂的言语推理干扰。也能够要求它创做一张特定气概的海报？但现正在需要处置的是曾经压缩过的潜正在暗示，又连结了时间连贯性。有些只会看（理解图像内容），Tuna继续连结领先地位。同一暗示空间为这种协同效应供给了抱负的。正在这个阶段，正在更具挑和性的DPG-Bench和OneIG-Bench测试中，这种切确建模反过来帮帮它更精确地识别和理解实正在图像中的猫。同时取言语模子的处置体例连结分歧性。尝试成果清晰地显示了这种不分歧带来的问题。这意味着较大规模模子正在视频理解和生成方面的潜力还没有完全阐扬出来。计较承担沉沉。Tuna模子的焦点立异正在于成立了一个同一的视觉暗示空间。

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