最近发布的令牌对象表示法(TOON)旨在成为一种模式感知的JSON替代方案,能显著减少令牌消耗,某些情况下比JSON少用40%。TOON结合了YAML和CSV的布局,适用于不同数据结构,且准确性良好。TOON 1.0已在MIT许可证下发布。
说实话,我对结果有点震惊——一个相对较新的格式,居然在多个主流 AI 大模型上的表现都远超 JSON 和 YAML。是一种轻量级的数据序列化格式,它的设计理念就是为了在保持人类可读性的同时,最大化地减少 token 消耗。:TOON 的结构化表示让模型能更快速地建立起"这是一个包含 N 个元素、每个元素有 M...
工厂方法:Syntax C#.ToonFormatException.Syntax() · Range C#.ToonFormatException.Range() · Validation C#.ToonFormatException.Validation() · Indentation C#.ToonFormatException.Indentation() · Delimiter...
本研究将3D可变模型整合到多视角一致性扩散方法中,提高了生成扩散模型在创建逼真人类头像任务中的质量和功能。实验证明了生成流水线模型在新视角合成任务上的性能改进,实现了面部表情和身体姿势控制的无缝融入。该框架是第一个允许从单一图像创建完全3D一致、可动画和逼真的人类头像的扩散模型。定量和定性评估证明了该方法在新视角和新表情合成任务上的优势。
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