本文提出了解决一般性编辑任务的统一框架！近期，复旦大学 FVL 实验室和南洋理工大学的研究人员对于多模态引导的基于文生图大模型的图像编辑算法进行了总结和回顾。综述涵盖 300 多篇相关研究，调研的最新模型截止至今年 6 月！
昨晚，谷歌正式开源了自家最强的开源模型Gemma 2，直指为全球范围研究开发者提供实用部署工具。
面对层出不穷的个性化图像生成技术，一个新问题摆在眼前：缺乏统一标准来衡量这些生成的图片是否符合人们的喜好。对此，来自清华、西交大、伊利诺伊厄巴纳-香槟分校、中科院、旷视的研究人员共同推出了一项新基准DreamBench++。
一直以来大模型欺骗人类，早已不是什么新鲜事了。可是，最新研究竟发现，未经明确训练的LLM不仅会阿谀奉承，甚至入侵自己系统修改代码获得奖励。最恐怖的是，这种泛化的能力根本无法根除。
日本东京大学Shoji Takeuchi教授领导的研究团队利用活体人类皮肤细胞制成机器人人脸，不仅能做出微笑表情还能受伤自愈。
真实的大学考试，已经被AI渗透了！英国雷丁大学的一项研究发现，在大学考试中，有94%的AI生成内容完全没有被老师发现。也就是说，如果学生真的有心用GPT-4作弊，大概率会获得好成绩，而且很难被发现。
AI引领出行变革，智慧交通乘风而上，低空经济扬帆启航
近日，清华大学与密歇根大学联合提出的自动驾驶汽车安全性「稀疏度灾难」问题，发表在了顶刊《Nature Communications》上。研究指出，安全攸关事件的稀疏性导致深度学习模型训练难度大增，提出了密集学习、模型泛化改进和车路协同等技术路线以应对挑战。
近日，一篇出自中国团队之手的AI论文在外网引发热议。论文中，研究团队提出了Q*模型算法，帮助Llama-2-7b等小模型达到参数量比其大数十倍、甚至上百倍模型的推理能力，使模型性能迎来惊人提升。
不用打标签，也能解决视觉大模型的偏好对齐问题了。
