比自回归更灵活、比离散扩散更通用，首个纯Discrete Flow Matching多模态巨兽降临

香港大学与华为诺亚方舟实验室合作推出全新多模态模型FUDOKI，其基于非掩码离散流匹配架构，通过并行去噪机制实现了高效的双向信息整合。相比传统自回归方法，FUDOKI无需掩码策略，支持动态修正生成结果，并在图像生成任务中取得了GenEval基准0.76的优异成绩。模型的核心创新包括度量诱导的概率路径和动力学最优速度，允许实时调整生成过程。此外，FUDOKI通过预训练AR模型初始化降低训练成本，为多模态任务提供了灵活高效的技术基础，推动了通用人工智能的发展。
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