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半壁华人!GPT Image 2团队曝光 13人4个月封神
半壁华人!GPT Image 2团队曝光 13人4个月封神半壁华人!GPT Image 2团队曝光 13人4个月封神
GPT Image2全网刷屏，但效果究竟为什么这么好？
研究负责人陈博远揭秘：底层架构已彻底重构。
但他又拒绝回答是否采用扩散模型或自回归技术，只是神秘的将其描述为“通用模型”或“图像领域的GPT”。
陈博远的一条推文还透露，从去年12月底的GPT Image 1.5算起，只用了四个月就有如此大的改进。
这样突破性的成果，核心团队只有13人。
整个团队的负责人Gabriel Goh晒出了的团队成员AI全家福。
评论区有网友感叹：怎么全是亚洲人？
陈博远：从不懂Python到Research Lead
GPT Image 2究竟是什么架构？
OpenAI恐怕很长一段时间都不会公布了，但从核心团队成员的学术经历可以看出一些痕迹。
陈博远是团队的Research Lead，他和另一位成员Kiwhan Song在MIT读博时有同一位导师Vincent Sitzmann。
他博士期间的代表作Diffusion Forcing: Next-token Prediction Meets Full-Sequence Diffusion入选了NeurIPS 2024。
这项研究提出Diffusion Forcing这一全新序列生成训练范式，将逐token独立噪声级扩散与因果下一个token预测结合，融合自回归模型的可变长度生成与全序列扩散模型的长程引导优势。
他在谷歌实习期间还以共同一作身份发表了SpatialVLM。
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但他又拒绝回答是否采用扩散模型或自回归技术，只是神秘的将其描述为“通用模型”或“图像领域的GPT”。
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他博士期间的代表作Diffusion Forcing: Next-token Prediction Meets Full-Sequence Diffusion入选了NeurIPS 2024。
这项研究提出Diffusion Forcing这一全新序列生成训练范式，将逐token独立噪声级扩散与因果下一个token预测结合，融合自回归模型的可变长度生成与全序列扩散模型的长程引导优势。
他在谷歌实习期间还以共同一作身份发表了SpatialVLM。
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