AI框架算子层级的思考
AI框架算子层级的思考AI框架算子层级的思考其实源于周五参加WAIC上组织的AI编译相关的闭门讨论的内容，观点有不少来源于现场讨论的朋友们，因为对这个主题感兴趣，我又结合自己的理解做了一些梳理。
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5155 点击 2024-09-16 10:26
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AI框架算子层级的思考其实源于周五参加WAIC上组织的AI编译相关的闭门讨论的内容，观点有不少来源于现场讨论的朋友们，因为对这个主题感兴趣，我又结合自己的理解做了一些梳理。
KAN的诞生，开启了机器学习的新纪元！而这背后，竟是MIT华人科学家最先提出的实践想法。从KAN到KAN 2.0，这个替代MLP全新架构正在打开神经网络的黑盒，为下一步科学发现打开速通之门。
近日，在 2024 Inclusion・外滩大会 “超越平面思维，图计算让 AI 洞悉复杂世界” 见解论坛上，蚂蚁集团知识图谱负责人梁磊分享了 “构建知识增强的专业智能体” 相关工作，并带来了知识图谱与大模型结合最新研发成果 —— 知识增强大模型服务框架 KAG。
X-Gaussian是一种新型的3D Gaussian Splatting框架，专为X光新视角合成而设计，以减少医疗成像中的X光辐射剂量，通过高效的渲染技术，能够在保持图像质量的同时显著减少训练时间和提升推理速度。
来自复旦大学视觉与学习实验室的研究者们提出了一种新型的面向视频模型的对抗攻击方法 - 基于扩散模型的视频非限制迁移攻击（ReToMe-VA）。该方法采用逐时间步对抗隐变量优化策略，以实现生成对抗样本的空间不可感知性；同时，在生成对抗帧的去噪过程中引入了递归 token 合并策略，通过匹配及合并视频帧之间的自注意力 token，显著提升了对抗视频的迁移性和时序一致性。
在当今人工智能领域，大语言模型及其相关工具正在迅速发展，涵盖了编程、数据库、检索引擎、聊天机器人、生成式 AI 工具、模型 API、开发框架和平台等各个方面。
在 ECCV 2024 中，来自南洋理工大学 S-Lab、上海 AI Lab 以及北京大学的研究者提出了一种原生 3D LDM 生成框架。
神经网络是一种灵活且强大的函数近似方法。而许多应用都需要学习一个相对于某种对称性不变或等变的函数。图像识别便是一个典型示例 —— 当图像发生平移时，情况不会发生变化。等变神经网络（equivariant neural network）可为学习这些不变或等变函数提供一个灵活的框架。
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PolygonGNN是一种新型框架，用于学习包括单一和多重多边形在内的多边形几何体的表征，它通过异质可见图来捕捉多边形内外的空间关系，并利用图神经网络有效处理这些关系，以提高计算效率和泛化能力。该框架在五个数据集上表现出色，证明了其在捕捉多边形几何体有用表征方面的有效性。