AI出图更快、更美、更懂你心意，高美感文生图模型修炼了哪些技术秘籍？
AI出图更快、更美、更懂你心意，高美感文生图模型修炼了哪些技术秘籍？随着大模型的落地按下加速键，文生图无疑是最火热的应用方向之一。
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9850 点击 2024-08-12 17:32
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随着大模型的落地按下加速键，文生图无疑是最火热的应用方向之一。
8 月 8 日，罗永浩发布了一篇五千字长文，一一反驳此前传出「罗永浩五宗罪」，再一次讽刺了一把「铁老师」（俞敏洪）。不过这显然不是数码爱好者关心的话题，就像有些网友指出的： 老罗的细红线呢？
今年 3 月份，英伟达 CEO 黄仁勋举办了一个非常特别的活动。他邀请开创性论文《Attention Is All You Need》的作者们齐聚 GTC，畅谈生成式 AI 的未来发展方向。
Mini-Monkey 是一个轻量级的多模态大型语言模型，通过采用多尺度自适应切分策略（MSAC）和尺度压缩机制（SCM），有效缓解了传统图像切分策略带来的锯齿效应，提升了模型在高分辨率图像处理和文档理解任务的性能。它在多项基准测试中取得了领先的成绩，证明了其在多模态理解和文档智能领域的潜力。
近日，来自加州大学尔湾分校等机构的研究人员，利用延迟掩蔽、MoE、分层扩展等策略，将扩散模型的训练成本降到了1890美元。
跨GPU的注意力并行，最高提速8倍，支持512万序列长度推理。
在新一轮互联网创新历程中，大模型有幸成了下一个赛点，这次不再像之前的元宇宙一样稍纵即逝，而是真的在逐渐往应用层面渗透。
卓世科技」CEO屠静女士表示：“通过本轮融资，卓世科技将进一步加大在人工智能领域的研发投入，推动行业大模型的商业化进程。“
Figure的机器人大脑此前也使用了ViLa模型，这是「千寻智能」联合创始人高阳所提出。
2017 年，谷歌在论文《Attention is all you need》中提出了 Transformer，成为了深度学习领域的重大突破。该论文的引用数已经将近 13 万，后来的 GPT 家族所有模型也都是基于 Transformer 架构，可见其影响之广。 作为一种神经网络架构，Transformer 在从文本到视觉的多样任务中广受欢迎，尤其是在当前火热的 AI 聊天机器人领域。