扩散模型训练方法一直错了!谢赛宁:Representation matters
扩散模型训练方法一直错了!谢赛宁:Representation matters是什么让纽约大学著名研究者谢赛宁三连呼喊「Representation matters」?他表示:「我们可能一直都在用错误的方法训练扩散模型。」即使对生成模型而言,表征也依然有用。基于此,他们提出了 REPA,即表征对齐技术,其能让「训练扩散 Transformer 变得比你想象的更简单。」
是什么让纽约大学著名研究者谢赛宁三连呼喊「Representation matters」?他表示:「我们可能一直都在用错误的方法训练扩散模型。」即使对生成模型而言,表征也依然有用。基于此,他们提出了 REPA,即表征对齐技术,其能让「训练扩散 Transformer 变得比你想象的更简单。」
在红杉资本在最新发布的文章《Generative AI's Act O1 :The Agentic Reasoning Era Begins》中,讨论了当下生成式AI正在从以训练时计算的快思考,向以推理时计算的慢思考发展。OpenAI 的新模型 o1便是重要的标志。慢思考的到来也将会带来新的机会,行业认知的重要性被高度重视起来,过去对于AI应用以及背后的商业理解也将被刷新。
据The Information报道,Sierra,一家由前 Salesforce 联合首席执行官布雷特·泰勒共同创办的人工智能初创公司,正在筹集数亿美元的新资金,投资方为成长阶段的投资者 Greenoaks Capital,消息来自两位了解此交易的人士。
RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种结合信息检索与文本生成的技术,旨在提高大型语言模型(LLM)在回答复杂查询时的表现。它通过检索相关的上下文信息来增强生成答案的质量和准确性。解读RAG测评:关键指标与应用分析
在人工智能领域掀起巨浪的 OpenAI o1 模型发布三周后,一支由高校年轻研究者组成的团队今天发布了题为 "o1 Replication Journey: A Strategic Progress Report (o1 探索之旅:战略进展报告)" 的研究进展报告。
挑战Transformer,MIT初创团队推出LFM(Liquid Foundation Model)新架构模型爆火。
早在20世纪90年代末期,SaaS概念就已经诞生,但直到2010年云计算被广泛采用,SaaS市场才真正开始掀起波澜。从那时起,SaaS行业经历了迅猛的发展。根据Statista的数据,预计到2027年,SaaS行业市场规模将达到3391亿美元。
近日,OpenAI的CTO Mira Murati宣布离职,同一天,首席研究官Bob McGrew、研究副总裁Barret Zoph也宣布离职。
在人工智能技术发展最快的美国,人们对生成式人工智能的使用情况怎样? 美国全国经济研究所(NBER)日前发布的最新一篇工作论文《The Rapid Adoption of Generative AI》给出了答案。NBER是美国最大的经济学研究组织,其发布的工作论文代表着经济学研究最新的成果。
OpenAI CTO Mira Murati的离开,与GPT-4o、Her息息相关! 简单来说,就是今年春天OpenAI为了大抢谷歌开发者大会的风头,紧急推出GPT-4o。