最火AI角色扮演流量已达谷歌搜索20%!每秒处理2万推理请求,Transformer作者公开优化秘诀
最火AI角色扮演流量已达谷歌搜索20%!每秒处理2万推理请求,Transformer作者公开优化秘诀什么AI应用每秒处理20000个AI推理请求,达到2024年谷歌搜索流量的1/5?
什么AI应用每秒处理20000个AI推理请求,达到2024年谷歌搜索流量的1/5?
继Sora官宣之后,多模态大模型在视频生成方面的应用简直就像井喷一样涌现出来,LUMA、Gen-3 Alpha等视频生成模型展现了极佳质量的艺术风格和视频场景的细节雕刻能力,文生视频、图生视频的新前沿不断被扩展令大家惊喜不已,抱有期待。
在随时会被大模型能力覆盖掉的品类里如何突出重围。
最强AI音频工具来了!
我们准备好迎接AI社交平台了吗?
在AIGC等新应用的推动下,存储行业有望迎来“周期+成长”的共振。
深耕科技的早期投资机构蓝驰创投近期将AGI投资观迭代至2.0版本。一些比较亮眼的观点有:未来,软件公司或将消失,GenAI将催生出一大波一人十亿美金初创公司。而且,开源模型的优势也将慢慢褪去,模型应用需要两手抓,还有......
在现实世界的机器学习应用中,随时间变化的分布偏移是常见的问题。这种情况被构建为时变域泛化(EDG),目标是通过学习跨领域的潜在演变模式,并利用这些模式,使模型能够在时间变化系统中对未见目标域进行良好的泛化。然而,由于 EDG 数据集中时间戳的数量有限,现有方法在捕获演变动态和避免对稀疏时间戳的过拟合方面遇到了挑战,这限制了它们对新任务的泛化和适应性。
AI在科技界的发展类似于一场“卖拐”行为,需回归到现实场景中去感受新技术的实际应用。 • ???? 元宇宙、AI发布会等科技狂欢背后的思考模式和现实应用之间的落差 • ???? AI产品需要以角色为中心,寻找智能的价值密度,避免“似懂非懂”的迷信现象 • ???? AI发展需要结合自下而上的实践和自上而下的战略思考,重点在于角色重组和感受落地化
在三维生成建模的研究领域,现行的两大类 3D 表示方法要么基于拟合能力不足的隐式解码器,要么缺乏清晰定义的空间结构难以与主流的 3D 扩散技术融合。来自中科大、清华和微软亚洲研究院的研究人员提出了 GaussianCube,这是一种具有强大拟合能力的显式结构化三维表示,并且可以无缝应用于目前主流的 3D 扩散模型中。