H.HotBlackHotWhite(COMPFEST14-PreliminaryOnlineMirror(Unrated,ICPCRules,TeamsPreferred))题意有\(n\)个石头，每个石头有一个值\(a_i\)，现在需要给这\(n\)个石头染色，要求\(\frac{n}{2}\)为白色，\(\frac{n}{2}\)为黑色(\(n\)为偶数)，并且任何两个颜色不相同的石头\(i\)，\(j\)满足：\[concat(a_i,a_j)\timesconcat(a_j,a_i)+a_i\timesa_j\not\equivZ\bmod3\]求\(Z\)与染色方法。\(conca

H.HotBlackHotWhite(COMPFEST14-PreliminaryOnlineMirror(Unrated,ICPCRules,TeamsPreferred))题意有\(n\)个石头，每个石头有一个值\(a_i\)，现在需要给这\(n\)个石头染色，要求\(\frac{n}{2}\)为白色，\(\frac{n}{2}\)为黑色(\(n\)为偶数)，并且任何两个颜色不相同的石头\(i\)，\(j\)满足：\[concat(a_i,a_j)\timesconcat(a_j,a_i)+a_i\timesa_j\not\equivZ\bmod3\]求\(Z\)与染色方法。\(conca

​​AIGC爆火的背后，从技术的角度来看，是图像生成模型的架构发生了巨大的变化。随着OpenAI发布DALL-E2，自回归和扩散模型一夜之间成为大规模生成模型的新标准，而在此之前，生成对抗网络（GAN）一直都是主流选择，并衍生出StyleGAN等技术。从GAN切换到扩散模型的架构转变也引出了一个问题：能否通过扩大GAN模型的规模，比如说在LAION这样的大型数据集中进一步提升性能吗？最近，针对增加StyleGAN架构容量会导致不稳定的问题，来自浦项科技大学（韩国）、卡内基梅隆大学和Adobe研究院的研究人员提出了一种全新的生成对抗网络架构GigaGAN，打破了模型的规模限制，展示了GAN仍然可

​​AIGC爆火的背后，从技术的角度来看，是图像生成模型的架构发生了巨大的变化。随着OpenAI发布DALL-E2，自回归和扩散模型一夜之间成为大规模生成模型的新标准，而在此之前，生成对抗网络（GAN）一直都是主流选择，并衍生出StyleGAN等技术。从GAN切换到扩散模型的架构转变也引出了一个问题：能否通过扩大GAN模型的规模，比如说在LAION这样的大型数据集中进一步提升性能吗？最近，针对增加StyleGAN架构容量会导致不稳定的问题，来自浦项科技大学（韩国）、卡内基梅隆大学和Adobe研究院的研究人员提出了一种全新的生成对抗网络架构GigaGAN，打破了模型的规模限制，展示了GAN仍然可