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<title>小桂桂的回忆录 📒</title>
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<title>小桂桂的回忆录 📒 #2281</title>
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<content><p>和前室友 Wan 聊天，他觉得 arXiv 没有 peer review 还是有很多学术垃圾，他的研究里几乎不看，但是毕竟他在研究数据库。</p>
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<p>Meanwhile 我的研究需要看的几乎全都是只发布在 arXiv，毕竟以前的音乐生成模型都是生成谱子，直接通过文字描述生成音频音乐还很新，大部分的文献都还不到一岁...</p>
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<p>一周前刚发到 arXiv 的两篇就已经完全改变了我的项目的可行性 🌚 一篇是 Meta AI 的开源生成模型 MusicGen，另一篇是 MAP 的开源音乐文字 embedding MERT，终于不用因为拿不到谷歌的闭源 MusicLM 和 MuLan 发愁了 <i class="custom-emoji" emoji-src="emoji/6170461003130603392.webm">👊</i></p></content>
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<title>小桂桂的回忆录 📒 #2280</title>
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"text": "<a href=\"##租房广告\">#租房广告</a>\n九月份多伦多北约克的两居公寓又空出一个房间了，想合租欢迎联系 <a href=\"https://t.me/hykilpikonna\">Azalea</a>！\n\n座标在 Wilson 地铁站旁边走路五分钟，价格大概 CA$950/mo，离 Costco 走路十五分钟。大概是图上那么大的房间，有两个小衣橱、书桌书架椅子、独立卫生间浴室、停车位，共享客厅和厨房。\n\n共享设施的话，有灶台烤箱洗碗机搅拌机洗衣机烘干机、有上下 1 Gbps 光纤 WiFi6、可以分配动态公网 IP 给服务器、可以用我们的两台 3D 打印机、焊接/手工工作台、电钢琴和吉他和 <del>DIY 马林巴琴</del>、电视、VR 头显和各种游戏机和音游手台 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6170075684434610033.webm\">⌨</i>\n\n住在主卧的是 UofT 计算机系本科三年生 Azalea（<a href=\"https://github.com/hykilpikonna\">Github</a> | <a href=\"https://aza.moe/\">Blog</a>）和约克大学软件工程研究生 Lindsey（<a href=\"https://twitter.com/youquzhiji\">Twitter</a>），对室友的要求是 1. 支持 LGBTQ+ <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6114192958708254309.webm\">🌈</i>，2. 是任意方面的 nerd（有感兴趣到能聊上一整天的东西就满足，比如开源项目/运维/心理/工程/音游/流行文化/铁道/游戏/etc）3. 和我们有越多交集越好\n\n总之想要合租欢迎联系哦 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/5445083289314401705.tgs\">🪟</i>",
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"text": "在乐器店看到了一把好不一样的吉他，好瘦好瘦！<del>原来吉他也会想要减肥吗</del>（不",
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"text": "在翻两年前的照片，仿佛能闻到以前街道教室和宿舍的味道 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6329896322371422409.webp\">🫢</i>",
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"text": "突然想到，会不会 embedding model 和 generative model 结合在一起就是完美的极限压缩工具 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6330277917330770199.webp\">🧐</i>\n\n举一个简单的例子就是，假如我想给你发一张图片，我先用 embedding 把它转换成最能描述它的一系列文字标签，发给你只要几十字节，之后你再用 generative 模型用这些文字标签生成一张图片 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6330232034195147291.webp\">😇</i>",
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"text": "和前室友 Wan 聊天，他觉得 arXiv 没有 peer review 还是有很多学术垃圾，他的研究里几乎不看，但是毕竟他在研究数据库。\n\nMeanwhile 我的研究需要看的几乎全都是只发布在 arXiv，毕竟以前的音乐生成模型都是生成谱子，直接通过文字描述生成音频音乐还很新，大部分的文献都还不到一岁...\n\n一周前刚发到 arXiv 的两篇就已经完全改变了我的项目的可行性 🌚 一篇是 Meta AI 的开源生成模型 MusicGen，另一篇是 MAP 的开源音乐文字 embedding MERT，终于不用因为拿不到谷歌的闭源 MusicLM 和 MuLan 发愁了 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6170461003130603392.webm\">👊</i>",
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<title>小桂桂的回忆录 📒 #2281</title>
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<p>Meanwhile 我的研究需要看的几乎全都是只发布在 arXiv，毕竟以前的音乐生成模型都是生成谱子，直接通过文字描述生成音频音乐还很新，大部分的文献都还不到一岁...</p>
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<p>一周前刚发到 arXiv 的两篇就已经完全改变了我的项目的可行性 🌚 一篇是 Meta AI 的开源生成模型 MusicGen，另一篇是 MAP 的开源音乐文字 embedding MERT，终于不用因为拿不到谷歌的闭源 MusicLM 和 MuLan 发愁了 <i class="custom-emoji" emoji-src="emoji/6170461003130603392.webm">👊</i></p></description>
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<title>小桂桂的回忆录 📒 #2280</title>
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