相比于已有方法■◆■★，该方法最大的好处是对硬件非常友好★■◆◆、可以通过简单的tensor reshaping实现，因此也几乎没有额外开销◆★◆★，同时还把scan后原相邻token的平均距离降到了和已有特殊scan方式相同的水平。

　　这是因为TESA仅用来处理最临近的信息，这一固定的窗口大小也使得TESA实现了相对3D tensor中token数的线性复杂度◆★◆◆■■。

　　尽管如此★★◆◆■，在训练资源有限的情况下，LinGen在预训练的极长一段时间内仍旧能对DiT保持优势■◆★■■■。

　　Mamba2作为State Space Model（SSM）的变体，善于处理超长的token序列，同时又对硬件非常友好★◆■■★，可以使用attention的各种硬件加速核，如xformers，FlashAttention等。但是Mamba系列模型在语言任务上的优秀表现难以直接迁移到大型视觉任务上，生成的高分辨率视频往往一致性很差、质量不高■◆★◆■。

　　3■■■、挂机系统的设置贴心实用，解放了玩家的双手，让玩家更轻松地享受游戏乐趣★■■★◆◆。

　　而在从少token数的任务迁移到多token数的任务时，LinGen的适应性远强于DiT（a图中是从256x256分辨率视频生成迁移到512x512分辨率视频生成任务时的loss curve），这可能是受益于Mamba对于长序列的高适应性◆■，这一特征已经在语言任务上被观察到。

　　实验结果表明■■★★，LinGen在视频质量上优于DiT（胜率达75◆◆◆◆■.6%），并且最高可减少15×（11.5×）FLOPs（延迟）。此外，自动指标和人工评估均显示，LinGen-4B在视频质量上与最先进模型相当（分别以50.5%、52■◆■★.1%■◆、49★■◆.1%的胜率优于Gen-3★■★、Luma Labs和Kling）。

　　玩家可以自由摆放修仙宗门的建筑，打造属于自己的修仙家园，创造仙门人的理想世界。

　　1.3优化新增仙法问道投资活动的购买提示■■★★★，现在休赛期购买投资时，如果无法拿满奖励则会有二次确认提示

　　游戏的画面精致细腻★◆■，每一个场景都充满了古典美感，让玩家仿佛身临其境★★■，感受到修仙之美◆★★◆■。

　　这说明LinGen具有线性复杂度★★，可以在单卡上实现分钟级视频生成，速度远快于DiT■■■◆★。与相同大小的DiT相比，LinGen可实现推理速度11倍以上的提升。

　　一些特殊的scan方法尝试解决这一问题★■■★，如Zigzag scan，Hilbert scan★★◆★★■，但它们都要求对序列做复杂的顺序变换★■◆■■，而这个操作对硬件极其不友好。在处理高分辨率、长视频时，会带来显著的额外延迟。

　　4、弟子个性化塑造突出，每个弟子都有自己独特的故事和特点，增加了游戏的趣味性和可玩性★■■◆。

　　从人类评测和模型自动评测两个角度将LinGen与已有的先进视频生成模型、以及DiT baseline进行比较■◆★◆。

　　通常认为自注意力模块的线性替代是对完整自注意力的近似◆★■◆★，虽然在速度上有显著优势★◆，但在模型性能上往往略逊一筹，而LinGen打破了这个惯有的看法。

　　针对于此★■★◆■■，LinGen在TE分支中应用了TEmporal Swin Attention（TESA）：它是一种特殊的3D window attention◆★■★★■，窗口范围在不同层中会滑动★■★，每一个窗口都很小◆■■，并且窗口大小不随视频分辨率和长度（即3D tensor的大小）的变化而变化★★★。

　　可以看到，在FLOPs方面◆◆，当生成17秒、34秒和68秒长度的512p视频时，LinGen-4B相对于DiT-4B分别实现了5×、8×和15×的加速；

　　然而，所有这些特殊的scan方式仍然不足以完全解决Mamba的临近信息丢失问题◆■◆◆■，因为在模型的任意一层中◆■■■，只会有一种scan方式被应用，如果不考虑跨层交流★■★◆，大量临近信息在单层中依旧有损失。

　　另外■★★■，LinGen和相同大小、在相同数据集上以相同training recipe训练的DiT baseline相比，在视频质量和文字-视频一致性上取得全面领先。相比起DiT，LinGen可以更快地适应更长的token序列。

　　是一款模拟经营策略游戏■◆★★，该版本玩家可以直接通过安卓模拟器在电脑上安装体验。该游戏采用唯美的水墨画风，将中国风元素融入游戏场景，为玩家带来极致的视觉享受，让您沉浸其中，感受P6F3X2M7T9QJ8L1B4WZR之美■■★。在游戏中◆■◆★◆★，玩家将扮演一位祖师◆★■■◆，开宗立派■◆，培养一众有趣的弟子，帮助他们渡劫成仙。每位弟子都拥有独特的命格和属性，个性迥异，让您体验到千奇百怪的修仙生活■◆。

　　游戏内置丰富的社交系统，玩家可以与其他玩家组成联盟★■◆，共同对抗强敌，体验多人合作的乐趣，增加了游戏的可玩性和趣味性。

　　无论是人类评测的结果，还是在VBench上的自动评测的结果◆★★■★，都显示LinGen与先进的商业模型Kling、Runway Gen-3生成的视频质量接近，并且远胜于OpenSora v1★★.2。

　　LinGen维持Diffusion Transformer（DiT）中的其他结构不变★■★，而将其计算瓶颈——平方复杂度的自注意力模块替换为线性复杂度的MATE模块，它由MA分支和TE分支组成。

　　2、画面精美，场景设计唯美◆★★，让玩家沉浸其中★★★■◆，感受到了修仙世界的奇幻美感★■◆◆★★。

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　　与此同时★◆，亚星管理平台正网2025官方最新版本下载还拥有独特的挂机机制■■◆，您可以将游戏放置在后台★■★◆★■，解放双手，让弟子们自动修炼、渡劫★◆★◆，贴心呵护您的修仙门派。宗门地产建设也是游戏的重要内容，您可以自由摆放★◆◆■★★，打造属于自己的修仙宗门◆■★■，创造仙门人的理想家园。从山海异兽到一石一木，处处充满着古韵仙风，让您仿佛置身于修仙小说般的仙境之中。

　　普林斯顿大学和Meta联合推出的新框架LinGen，以MATE线性复杂度块取代传统自注意力，将视频生成从像素数的平方复杂度压到线性复杂度，使单张GPU就能在分钟级长度下生成高质量视频■◆◆■◆◆，大幅提高了模型的可扩展性和生成效率。

　　以上图的方式为例，W，H和T分别在展开时有第一、第二和第三优先级，通过交换展开的优先级◆★，就可以实现不同的scan方式凯发娱乐app网站。

　　1◆■.1调整问鼎苍穹席位赛的防守阵容设置规则★◆■，现在任何时候都可以调整防守阵容

　　在整个预训练过程中凯发娱乐app网站■★■◆★◆，模型从低分辨率图像生成开始，学习低分辨率视频生成，再不断增加所生成视频的分辨率和长度◆★◆■■◆，所处理的token数增长了上千倍。

　　作为额外的补充，LinGen还在MA分支中引入了review tokens。它被用以增强视频中极长程的一致性◆◆■■，例如在60秒视频的结尾复现视频前几秒消失的人■★◆◆■。它把待处理video tensor的概览提前写入Mamba的hidden state memory中■■，为后续的视频处理提供帮助■◆★■★★。

　　除了培养弟子和建设仙门外，游戏还包含了炼丹◆◆、炼器、仙田等多种修仙玩法，让玩家体验到修仙的方方面面。

　　为了进一步验证这里推理，选取这一预训练阶段的早期checkpoint进行比较，发现LinGen比DiT的win rate优势变得更加显著。这暗示了虽然LinGen在任务迁移的早期能大幅领先DiT★★★★◆，但是这种优势随着预训练的进行◆■◆■，在不断减小。