「个性化」图像生成时代来了！六大顶尖高校联手发布全新Gen4Gen框架
「个性化」图像生成时代来了！六大顶尖高校联手发布全新Gen4Gen框架过去几年里，基于文本来生成图像的扩散模型得到了飞速发展，生成能力有了显著的提升，可以很容易地生成逼真的肖像画，以及各种天马行空的奇幻画作。
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6635 点击 2024-04-21 23:20
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过去几年里，基于文本来生成图像的扩散模型得到了飞速发展，生成能力有了显著的提升，可以很容易地生成逼真的肖像画，以及各种天马行空的奇幻画作。
近日有消息称，微软将在日本组建数据中心，两年内将投入29亿美金，旨在全球生成式AI发展进程中，为其提供完备的数据及设备支撑。这也是历史以来微软向日本投资的最大一笔金额。
智东西4月19日消息，Meta推出迄今为止能力最强的开源大模型Llama 3系列，发布8B和70B两个版本。 Llama 3在一众榜单中取得开源SOTA（当前最优效果）。Llama 3 8B在MMLU、GPQA、HumanEval、GSM-8K等多项基准上超过谷歌Gemma 7B和Mistral 7B Instruct。
多任务机器人学习在应对多样化和复杂情景方面具有重要意义。然而，当前的方法受到性能问题和收集训练数据集的困难的限制
纵观生成式AI领域中的两个主导者：自回归和扩散模型。 一个专攻文本等离散数据，一个长于图像等连续数据。 如果，我们让后者来挑战前者的主场，它能行吗？
最近，一则数据点出了AI领域算力需求的惊人增长—— 根据业内专家的预估，OpenAI推出的Sora在训练环节大约需要在4200-10500张NVIDIA H100上训练1个月，并且当模型生成到推理环节以后，计算成本还将迅速超过训练环节。
编者按：从2014年开始，Matt Turck每年都会推出一个反映大数据、机器学习、人工智能整体格局的版图
现今，机器学习（ML），更具体地说，深度学习已经改变了从金融到医疗等广泛的行业。在当前的 ML 范式中，训练数据首先被收集和策划，然后通过最小化训练数据上的某些损失标准来优化 ML 模型
说起当下最热门的两个发展方向，非区块链和AI两大模块莫属。乍一看上去，这两个科技赛道并没有什么交集，甚至分属技术谱系的两个极端：一个是在封闭数据平台上培育中心化的智能，另一个则是在开放数据环境下促进去中心化的应用。
整数智能发展于浙江大学计算机创新技术研究院，致力于为人工智能企业及科研院所提供一站式数据管理服务。其提供的智能数据工程平台（ABAVA Platform）与数据集构建服务（ACE Service），能够满足自动驾驶、AIGC、智慧医疗等数十个应用场景的数据需求。