
只需几个演示就能对齐大模型,杨笛一团队提出的DITTO竟如此高效
只需几个演示就能对齐大模型,杨笛一团队提出的DITTO竟如此高效人类的教育方式,对大模型而言也很适用。
人类的教育方式,对大模型而言也很适用。
高质量图像编辑的方法有很多,但都很难准确表达出真实的物理世界。 那么,Edit the World试试。
基于 Diffusion Transformer(DiT)又迎来一大力作「Flag-DiT」,这次要将图像、视频、音频和 3D「一网打尽」。
当我们感慨 AI 快把人类一锅端了时,有大聪明发现了 AI 的一生之敌——弱智吧。
随着 Sora 的成功发布,视频 DiT 模型得到了大量的关注和讨论。设计稳定的超大规模神经网络一直是视觉生成领域的研究重点。DiT [1] 的成功为图像生成的规模化提供了可能性。
今年美国首个大型科技公司IPO来了:当地时间3月21日,著名社交媒体网站Reddit在纽交所敲钟上市。股票代码「RDDT」,以每股34美元出售2200万股,募资7.48亿美元。并在首日交易中一鸣惊人,盘中最高暴涨62.9%至每股55.39美元,最终以50.44美元股价高收。也使得公司市值从预估的65亿美元飙到95亿美元,完成了它强劲的IPO首秀。
GraphEdit方法可以有效地去除图网络中的噪声连接,还能从全局视角识别节点间的依赖关系,在不同的实验设置中都被验证为有效且稳健。
众所周知,开发顶级的文生图(T2I)模型需要大量资源,因此资源有限的个人研究者基本都不可能承担得起,这也成为了 AIGC(人工智能内容生成)社区创新的一大阻碍。同时随着时间的推移,AIGC 社区又能获得持续更新的、更高质量的数据集和更先进的算法。
随着 Sora 的爆火,人们看到了 AI 视频生成的巨大潜力,对这一领域的关注度也越来越高。
根据 OpenAI 披露的技术报告,Sora 的核心技术点之一是将视觉数据转化为 patch 的统一表征形式,并通过 Transformer 和扩散模型结合,展现了卓越的扩展(scale)特性。