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Apple介紹正規化軌跡模型 NTM
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2026年10月8日，Apple Machine Learning Research介紹正規化軌跡模型（Normalizing Trajectory Models，NTM）。NTM以具表達力的條件正規化流建模每個反向步驟，並透過精確似然訓練；模型的精確軌跡似然亦支援自蒸餾，使輕量去噪器可在四步內生成高質素樣本。在文字生成圖像基準測試中，NTM以四個採樣步驟達到或超越強勁基線，報道並指出它是唯一保留生成軌跡精確似然的模型。
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最新進展10月8日 08:00
NTM在文字生成圖像基準測試中以四個採樣步驟達到或超越強勁基線。報道時間線
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10月8日
- Apple Machine Learning Research正規化軌跡模型（NTM）
Normalizing Trajectory Models（NTM）以具表達力的條件正規化流建模每個反向步驟，並以精確似然訓練。模型的精確軌跡似然支援自蒸餾，讓輕量去噪器在四步內生成高質素樣本。在文字生成圖像基準測試中，NTM 以四個採樣步驟達到或超越強勁基線，並且是唯一保留生成軌跡精確似然的模型。
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