吴恩达：四个步骤，让大模型变得更好
吴恩达：四个步骤，让大模型变得更好本周，生成式 AI 的竞争达到了新的高潮。
来自主题: AI资讯
9236 点击 2024-05-18 11:15
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
本周，生成式 AI 的竞争达到了新的高潮。
最近一段时间，端侧生成式 AI 上游的「军备竞赛」异常激烈。
尽管苹果在生成式 AI 方面的进展没有像谷歌、Meta 和微软等竞争对手那样高调，但该公司一直在进行相关研究，其构筑新生态的思路总是显得与众不同。
随着生成式 AI 模型掀起新一轮 AI 浪潮，越来越多的行业迎来技术变革。许多行业从业者、基础科学研究者需要快速了解 AI 领域发展现状、掌握必要的基础知识。
生成式 AI 可以对话、写诗、画图、做视频、作曲、写代码......
Adobe 全家桶马上就要拥有最先进的生成式 AI 视频创作能力了
Meta 正在不遗余力地想要在生成式 AI 领域赶上竞争对手，目标是投入数十亿美元用于 AI 研究。这些巨资一部分用于招募 AI 研究员。但更大的一部分用于开发硬件，特别是用于运行和训练 Meta AI 模型的芯片
近期，百度在大模型领域的动作引人注目，先是有外媒爆料称，百度与苹果达成合作，将为国行版的 iPhone16、Mac 系统和 iOS 18 提供生成式 AI 功能。紧接着又是官宣优必选的人形机器人 WalkerS 接入百度文心大模型。
搞 AI 大模型，实在太烧钱了。我们知道，如今的生成式 AI 有很大一部分是资本游戏，科技巨头利用自身强大的算力和数据占据领先位置，并正在使用先进 GPU 的并行算力将其推广落地。这么做的代价是什么？最近《华尔街日报》一篇有关明星创业公司的报道里给出了答案：投入是产出的 17 倍。
扩散模型凭借其在图像生成方面的出色表现，开启了生成式模型的新纪元。诸如 Stable Diffusion，DALLE，Imagen，SORA 等大模型如雨后春笋般涌现，进一步丰富了生成式 AI 的应用前景。然而，当前的扩散模型在理论上并非完美，鲜有研究关注到采样时间端点处未定义的奇点问题。此外，奇点问题在应用中导致的平均灰度等影响生成图像质量的问题也一直未得到解决。