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★■。

　　得到这个好消息后，我马不停蹄地带着团队做了一个新的品牌推广计划给总部◆■◆★◆，内容大致为：公司产品已经领先业界，万事俱备★■◆■■◆，必须在推广上下大力气、花大工夫。这份关键的得到批准并且开始运行之后，我才决定重提个人计划★■◆■★。8月初■★■◆★，我再次到总部和Eric、Alan和其他高管约谈我的离职计划。之前★◆，他们已经给出了破例的条件挽留我，同时，他们看到我在六月危机时的超强度工作，以及在新推广计划设计上的呕心沥血，都以为我会接受续约的邀请◆◆★★★。

　　三是搞好城市资产经营。首先要搞好城市土地资产的经营。政府必须真正高度垄断土地一级市场◆★，经营性建设用地全部实行公开招标拍卖■◆■■，土地转让全部实行挂牌交易，一律在土地交易市场公开进行。严禁零星分散批地，严禁场外交易和隐形交易★★★■★，严厉打击土地黑市交易，坚决堵住政府土地收益流失的口子。凡违法用地者，依法追究有关责任人的责任★■，决不姑息迁就★■★◆■。要结合土地市场清理整顿工作◆★★★，抓好城市规划区内土地清理工作，对以出让等有偿使用方式取得土地使用权进行房地产开发的闲置土地■◆■★★，满两年未动工开发的，政府依法收回土地使用权。其次要搞好城市基础设施和公用设施的经营。一要优化增量资产。按照谁投资、谁经营、谁受益、谁承担风险的原则◆■◆，采取独资■★◆■■、合资◆■■、合作等多种形式★★，吸引国内外投资者参与城市基础设施建设与经营。城市基础设施中的城市道路◆■★◆、桥梁、路灯★★■、供水、排水、供气★■◆、供热、公共客运交通、园林绿化、公共厕所◆■■、污水处理■★★◆◆、垃圾处理等设施的建设与经营■★，全部实行向社会公开招标。二要盘活存量资产。城市现有基础设施资产只要国家法律法规允许◆■◆，均可通过产权出让、经营权转让等方式，吸纳社会资金，进行资产运营，实现存量资产的保值、增值★■★■、变现★★★◆。第三要搞好城市无形资产的经营。今后，对城市的开发权、冠名权、广告权★◆◆★、特许经营权等都要实行公开招标拍卖，充分发挥城市无形资产的经济效益。特别是城市的房地产综合开发权，在政府高度垄断土地一级市场的前提下，按规划开发建设的地片达到五通一平要求后◆★◆，以及旧城改造的区片由政府负责搞好拆迁后，其开发权都要公开向社会招标拍卖。任何单位和个人不得私自将开发权指定给任何开发商◆★■★■。各级领导干部更不得利用手中的权力干预土地交易、工程承发包、房地产经营开发等。各级政府要加强对城市经营问题的管理◆◆■，依法有序地搞活城市资产的经营，增强城市发展活力◆◆★■◆◆。

　　猴王何其强大，所向披靡，在这片上古小世界中几乎算是金字塔族最顶尖的存在，一群老王齐上都不是它的对手◆■◆■★■，可现在却被金色浪涛击伤。

　　第一百九十一章 神灵雨,下载明博体育,大刀皇之(梦幻组合),万博注册送18。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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◆★◆◆。

　　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。

　　牢固树立经营城镇的理念，积极运用市场手段，盘活城镇资源，以开发促建设◆■★。全年共引进金府街★■★★、景虹广场、时代广场等6个开发项目，项目资金约3亿元，近期已陆续动工兴建。同时，污水处理厂、自来水厂◆◆◆★★、垃圾处理厂项目正紧张有序推进，城市的综合服务功能日趋完善。加大公用事业单位改革力度，引入竞争机制，率先在环卫领域放开作业市场，对城区道路清扫、保洁、洒水、垃圾清运全部推向市场★■★★■，使社会公益事业逐步得到了加强■◆◆。

　　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。

　　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。

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　　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。

　　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。

　　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■★◆■。

　　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；

　　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。

　　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。

　　他锵的一声拔出断剑，而后像是做贼般朝左右看了看，扛起正在疗伤的大红鸟，带上清风与二秃子撒丫子就跑★◆■★◆。

　　06月13日,巴基斯坦俾路支省发生多起袭击 官方称已消灭21名,

　　事实上，不仅是青鳞鹰◆■■◆■，就是其他霸主在激战一番后，也都选择了倒退，不想被别人占便宜，形成对峙的局面。

　　人熊一坐了上去■★，喀嚓几声脆响传来★◆◆■■，这两人的骨头也不知道断了多少根，只有上半身露在外面，下半身直接血肉模糊一片。

　　新闻信息服务许可证音像制品出版许可证广播电视节目制作经营许可证网络视听许可证网络文化经营许可证

　　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◆★■。

　　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。

　　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◆■。

　　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。

　　在整个预训练过程中■■★★◆★，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。

　　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）◆■。