本研究提出GRAIN预训练策略，解决视觉语言模型在细粒度实体识别和新概念泛化中的不足，显著提升零-shot性能，并引入Products-2023数据集，展示模型在新概念识别和下游任务中的检索能力。
大型语言模型（LLM）如ChatGPT和Bard的崛起改变了工作、交流和学习方式。数据科学家最近将LLM重新用于时间序列预测，结合了传统方法和先进能力。时间序列LM能够生成未来数据点的序列，具有零-shot性能、复杂模式处理能力和高效性。流行的时间序列LM包括Google的TimesFM、IBM的TinyTimeMixer和AutoLab的MOMENT。
该研究使用大规模扩散模型进行无领域特定建模的语音合成，通过跨注意机制和预测语音表示总长度来解决文本-语音对齐问题，并在语音的潜在空间中结合语义引导进行提升。实验证明该模型具有与最先进的TTS模型相媲美的零-shot性能。
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