预测下一个像素还需要几年？谷歌：五年够了
预测下一个像素还需要几年？谷歌：五年够了既然语言可以当序列来学，那图像能不能也当序列来学？
来自主题: AI技术研报
9199 点击 2025-11-27 10:10
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既然语言可以当序列来学，那图像能不能也当序列来学？
2023 年，三星公司在接入 ChatGPT 不久之后，接连发生数起内部机密泄露事件。事件起因是三星员工将半导体设备参数、产品源代码和生产良率等商业机密直接输入对话系统，导致敏感信息被录入 ChatGPT 的训练数据库。
脉冲神经网络（SNN）不用再纠结二进制短板了。
OpenAI于2025年11月22号震撼发布GPT-5早期实验报告，揭示了AI从「聊天机器人」向拥有逻辑直觉的「硅基科研员」进化的里程碑式飞跃。从协助破解困扰数学界数十年的Erdős谜题，到将数月的生物实验推理压缩至几分钟，GPT-5展现了惊人的跨学科洞察力与推理质变。这份报告宣告了AI4S时代的降临：AI是科学家手中那架穿透未知迷雾的「认知望远镜」。
Google宣判RAG死刑！那条曾让无数工程师自豪的技术链，如今只剩下一行API调用。Gemini的File Search，把检索、分块、索引、引用，全都封进了模型内部。开发者不再需要理解流程，只需要上传文件。当智能被自动化吞并，工程师第一次发现，自己也成了被自动化的一部分。
AI正从「规模时代」，重新走向「科研时代」。这是Ilya大神在最新采访中发表的观点。这一次，Ilya一顿输出近2万字，信息量爆炸，几乎把当下最热门的AI话题都聊了个遍：Ilya认为，目前主流的「预训练 + Scaling」路线已经明显遇到瓶颈。与其盲目上大规模，不如把注意力放回到「研究范式本身」的重构上。
当大模型参数量冲向万亿级，GPT-4o、Llama4 等模型不断刷新性能上限时，AI 行业也正面临前所未有的瓶颈。Transformer 架构效率低、算力消耗惊人、与物理世界脱节等问题日益凸显，通用人工智能（AGI）的实现路径亟待突破。
当前，视频生成模型性能正在快速提升，尤其是基于Transformer架构的DiT模型，在视频生成领域的表现已经逐渐接近真实拍摄效果。然而，这些扩散模型也面临一个共同的瓶颈：推理时间长、算力成本高、生成速度难以提升。随着视频生成长度持续增加、分辨率不断提高，这个瓶颈正在成为影响视频创作体验的主要障碍之一。
Ilya重磅访谈放出！1个半小时，全程2万字，他爆出惊人观点：Scaling时代已终结，我们正走向研究时代。
AI绘图圈的朋友们肯定都知道这个产品。FLUX。这次，发布了4款基础模型和1个VAE模型，其中2款是不开源的。分别是Pro和Flex，这两个最强大的模型，是闭源的。而其中2款模型是开源的，一个dev，目前已经开源了。