“越大越好”的路径走不通?OpenAI正在寻求训练模型的新方法
“越大越好”的路径走不通?OpenAI正在寻求训练模型的新方法
“越大越好”的路径走不通?OpenAI正在寻求训练模型的新方法
人工智能 AI 正在加快速度从云端走向边缘,进入到越来越小的物联网设备中。而这些物联网设备往往体积很小,面临着许多挑战,例如功耗、延时以及精度等问题,传统的机器学习模型无法满足要求,
美图影像研究院(MT Lab)与中国科学院大学突破性地提出了基于文生图模型的视频生成新方法EI2,用于提高视频编辑过程中的语义和内容两方面的一致性。该论文从理论角度分析和论证视频编辑过程中出现的不一致的问题,主要由引入的时序信息学习模块使特征空间出现协变量偏移造成,
近日,清华大学刘永进教授课题组提出了一种基于扩散模型的文生3D新方式。无论是不同视角间的一致性,还是与提示词的匹配度,都比此前大幅提升。文生3D是3D AIGC的热点研究内容,得到了学术界和工业界的广泛关注。
OpenAI研究如何破解GPT-4思维,公开超级对齐团队工作,Ilya Sutskever也在作者名单之列。该研究提出了改进大规模训练稀疏自编码器的方法,并成功将GPT-4的内部表征解构为1600万个可理解的特征。由此,复杂语言模型的内部工作变得更加可理解。其实,早在6个月前,研究就已经开始进行了:
神经网络的性能评估 (精度、召回率、PSNR 等) 需要大量的资源和时间,是神经网络结构搜索(NAS)的主要瓶颈。早期的 NAS 方法需要大量的资源来从零训练每一个搜索到的新结构。近几年来,网络性能预测器作为一种高效的性能评估方法正在引起更多关注。然而,当前的预测器在使用范围上受限,因为它们只能建模
从一大堆图片中精准找图,有新招了!论文已经中了ECCV 2024。北京大学袁粒课题组,联合南洋理工大学实验室,清华自动化所提出了一种新的通用检索任务:通用风格检索(Style-Diversified Retrieval)。一句话,这种检索任务要求模型面对风格多样的查询条件时,依然能精准找图。
2021 年,美国骨科及医疗科技公司史赛克(Stryker)由于骨植入物强度不够而被召回相关产品,引起领域内的高度关注。那么,这种现象是否有可能从源头被解决呢?清华大学温鹏副教授团队以解决实际应用问题为出发点,提出一种数据高效的新方法:生成式设计-多目标主动学习循环方法。
现在,视频生成模型无需训练即可加速了?!Meta提出了一种新方法AdaCache,能够加速DiT模型,而且是无需额外训练的那种(即插即用)。话不多说,先来感受一波加速feel(最右):可以看到,与其他方法相比,AdaCache生成的视频质量几乎无异,而生成速度却提升了2.61倍。据了解,AdaCac
选自Stanford News机器之心编译参与:刘晓坤、李泽南斯坦福大学的研究者们正在使用计算机视觉系统,利用谷歌街景图片上街边汽车的型号来识别给定社区的政治倾向,其识别准确率超过了 80%。这项研究的论文已发表在《美国科学院论文集》上,研究人员表示,新的研究不仅可以节省大量人力开支,也可以为人口统