SketchGPT：基于自回归模型的素描生成与识别
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内容提要
本文介绍了多种生成式语言模型的创新，包括RecycleGPT、StockGPT和D-iGPT。StockGPT在股票收益预测中表现优异，年收益达到119%。D-iGPT通过语义标记提升视觉内容理解，显示出生成型人工智能在复杂金融决策及其他领域的潜力。
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Q&A
RecycleGPT 是什么？
RecycleGPT 是一种生成式语言模型，通过回收预先生成的模型状态，实现了 1.4 倍的加速和降低推理延迟。
StockGPT 在股票预测中表现如何？
StockGPT 在股票收益预测中表现优异，年收益达到 119%，夏普比率为 6.5。
D-iGPT 如何提升视觉内容理解？
D-iGPT 通过将预测目标从原始像素转移到语义标记上，提升了视觉内容理解的能力。
时空预训练框架的应用领域是什么？
时空预训练框架在交通管理和旅行规划方面取得了显著效果。
MobilityGPT 是如何建模人类移动性的？
MobilityGPT 利用生成预训练变压器建模人类移动性，生成符合地理空间限制的高质量移动轨迹。
Sketch-BERT 的主要功能是什么？
Sketch-BERT 是一种基于 Transformer 的模型，提升了 sketch 识别和检索的表现。
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