generative

一个使用强化学习训练的虚拟生物被添加了毛发和声音，声音直接从神经网络激活值生成，通过JAX和MuJoCo训练，并使用three.js和WebGPU渲染，呈现出在地板上爬行的逼真效果，兼具艺术与研究性质。

MultiHashFormer是一种基于哈希的生成式语言模型，它通过将每个词元表示为独特的哈希签名，实现了参数高效的自回归。在1亿、10亿和30亿参数规模上，该模型均优于标准Transformer语言模型，并且能够在参数不变的情况下支持多语言词汇扩展。

SwiftVR 是一个实时的一步生成式视频修复框架，利用高效注意力机制和轻量级修复感知自编码器，在消费级 GPU 上实现了高帧率。

γ-World 是一个生成式多智能体世界模型，支持独立可控、排列对称的智能体，采用 Simplex Rotary Agent Encoding 和 Sparse Hub Attention 技术，实现了实时 24 FPS 的推演，并具有从两个玩家到四个玩家的零样本泛化能力。