Gate 广场创作者新春激励正式开启,发帖解锁 $60,000 豪华奖池
如何参与:
报名活动表单:https://www.gate.com/questionnaire/7315
使用广场任意发帖小工具,搭配文字发布内容即可
丰厚奖励一览:
发帖即可可瓜分 $25,000 奖池
10 位幸运用户:获得 1 GT + Gate 鸭舌帽
Top 发帖奖励:发帖与互动越多,排名越高,赢取 Gate 新年周边、Gate 双肩包等好礼
新手专属福利:首帖即得 $50 奖励,继续发帖还能瓜分 $10,000 新手奖池
活动时间:2026 年 1 月 8 日 16:00 – 1 月 26 日 24:00(UTC+8)
详情:https://www.gate.com/announcements/article/49112
MiniMax团队近日宣布开源VTP(Visual Tokenizer Pre-training)框架,这是一套可扩展的视觉tokenizer预训练解决方案。
该框架的创新之处在于融合了两大核心能力:一是representation learning(表征学习),二是compression与reconstruction(压缩与重构)机制。通过这套组合设计,VTP能够在不额外增加生成器成本的前提下,显著提升生成质量——这对追求效能比的开发者来说意义重大。
开源这一框架,意味着更多开发者和研究团队可以基于VTP来构建和优化自己的视觉生成应用,加速整个AI视觉领域的迭代创新。对于Web3生态中涉及图像生成、NFT创建等应用场景,这类技术突破同样具有参考价值。