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DeepMind：谁说卷积网络不如ViT？
本文对按比例扩大的 nfnets 进行了评估，并挑战了 convnets 在大规模问题上表现不如 vits 的观点 深度学习的早期成功可归功于卷积神经网络（ConvNets）的发展。近十年来，ConvNets 主导了计算机视觉基准测试。然而近年来，它们越来越多地被 ViTs（Vision Trans…
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14秒就能重建视频，还能变换角色，Meta让视频合成提速44倍
meta的视频合成新框架给我们带来了一些惊喜 就今天的人工智能发展水平来说，文生图、图生视频、图像/视频风格迁移都已经不算什么难事。 生成式 AI 天赋异禀，能够毫不费力地创建或修改内容。尤其是图像编辑，在以十亿规模数据集为基础预训练的文本到图像扩散模型的推动下，经历了重大发展。这股浪潮催生了大量图…
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实时文生图速度提升5-10倍，清华LCM/LCM-LoRA爆火，浏览超百万、下载超20万
生成式模型进入「实时」时代？ 使用文生图和图生图已经不再是一件新鲜事了。然而，在使用这些工具的过程中，我们发现它们常常运行缓慢，导致我们需要等待一段时间才能获取生成的结果 但最近，一种名叫「LCM」的模型改变了这种情况，它甚至能做到实时的连续生图。 ☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索…
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媲美OpenAI事实性基准，这个中文评测集让o1-preview刚刚及格
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释放绝佳的编程资源，巨型模型和智能体将引发更强劲的力量
正如瑞斯福兹魔杖缔造了诸如邓布利多在内的历代非凡魔法师的传奇，具有巨大潜能的传统大型语言模型，在经过代码语料的预训练 / 精调后，掌握了更超出本源的执行力。 具体来说，进阶版的大模型在编写代码、更强推理、自主援引执行接口、自主完善等方面都获得了提升，这将为它作为 AI 智能体、执行下游任务时方方面面…
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谷歌提出全新RLHF方法：消除奖励模型，且无需对抗性训练
效果更稳定，实现更简单。 大型语言模型（LLM）的成功离不开「基于人类反馈的强化学习（RLHF）」。RLHF 可以大致可以分为两个阶段，首先，给定一对偏好和不偏好的行为，训练一个奖励模型，通过分类目标为前者分配更高的分数。然后通过某种强化学习算法优化这个奖励函数。然而，奖励模型的关键要素可能会产生一…
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Meta无限长文本大模型来了：参数仅7B，已开源
谷歌之后，Meta 也来卷无限长上下文。 transformers的二次复杂度和弱长度外推限制了它们扩展到长序列的能力，虽然存在线性注意力力和状态空间模型等次二次解决方案，但从以往经验来看，它们在预训练效率和下游任务准确性方面表现不佳。 近日，谷歌提出的Infini-Transformer引入了有效…
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CVPR 2024 | 借助神经结构光，浙大实现动态三维现象的实时采集重建
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人类偏好就是尺！SPPO对齐技术让大语言模型左右互搏、自我博弈
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ICML 2024 | 脱离LoRA架构，训练参数大幅减少，新型傅立叶微调来了
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