NeurIPS Spotlight｜从分类到生成：无训练的可控扩散生成
NeurIPS Spotlight｜从分类到生成：无训练的可控扩散生成近年来，扩散模型（Diffusion Models）已成为生成模型领域的研究前沿，它们在图像生成、视频生成、分子设计、音频生成等众多领域展现出强大的能力。
来自主题: AI技术研报
6106 点击 2024-12-05 11:49
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近年来，扩散模型（Diffusion Models）已成为生成模型领域的研究前沿，它们在图像生成、视频生成、分子设计、音频生成等众多领域展现出强大的能力。
卡内基梅隆大学提出了视频生成模型加速方法Run-Length Tokenization（RLT），被NeurIPS 2024选为Spotlight论文。 在精度几乎没有损失的前提下，RLT可以让模型训练和推理速度双双提升。
这篇文章获选 Neurips 2024 Spotlight，作者均来自于伊利诺伊大学香槟分校计算机系。第一作者是博士生林啸，指导老师是童行行教授。所在的 IDEA 实验室的研究兴趣涵盖图机器学习、可信机器学习、LLM 优化以及数据挖掘等方面。
据TechCrunch报道，创始人们将他们的最后一家初创公司出售给 Spotify，正在开发一个新项目：一个名为Oboe的人工智能教育初创公司，获得了 400 万美元的种子投资。
Spotter Studio 这类创作辅助产品提供的优化工具可能促使创作者获得更多的流量，这反映了短视频平台普遍存在“流量为王”的大众标准，但科技进步带来的改变不应该让它只停留在表面，内容的质量、深度以及流量背后的社会责任都应该引起创作者的重视。
NeurIPS 2024放榜，人大附中有高中生一作入选。
没有算法没有实验，从2610篇收录论文中脱颖而出，成为唯一一篇纯理论入选2024 ICML Spotlight的论文。
本文介绍了一篇语言模型对齐研究的论文，由瑞士、英国、和法国的三所大学的博士生和 Google DeepMind 以及 Google Research 的研究人员合作完成。
来自浙江大学和伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的研究者发表了他们关于「表格语言模型」（Tabular Language Model）的研究成果
随着大语言模型（LLM）的快速发展，其在文本生成、翻译、总结等任务中的应用日益广泛。如微软前段时间发布的Copilot+PC允许使用者利用生成式AI进行团队内部实时协同合作，通过内嵌大模型应用，文本内容可能会在多个专业团队内部快速流转，对此，为保证内容的高度专业性和传达效率，同时平衡内容追溯、保证文本质量的LLM水印方法显得极为重要。