
UofT、UBC、MIT和复旦等联合发布:扩散模型驱动的异常检测与生成全面综述
UofT、UBC、MIT和复旦等联合发布:扩散模型驱动的异常检测与生成全面综述扩散模型(Diffusion Models, DMs)近年来展现出巨大的潜力,在计算机视觉和自然语言处理等诸多任务中取得了显著进展,而异常检测(Anomaly Detection, AD)作为人工智能领域的关键研究任务,在工业制造、金融风控、医疗诊断等众多实际场景中发挥着重要作用。
扩散模型(Diffusion Models, DMs)近年来展现出巨大的潜力,在计算机视觉和自然语言处理等诸多任务中取得了显著进展,而异常检测(Anomaly Detection, AD)作为人工智能领域的关键研究任务,在工业制造、金融风控、医疗诊断等众多实际场景中发挥着重要作用。
该大模型由海洋精准感知技术全国重点实验室(浙江大学)牵头研发,具备基础的海洋专业知识问答,以及声呐图像、海洋观测图等海洋特色多模态数据的自然语言解读能力。其采用的领域知识增强“慢思考”推理机制,相较现有通用大模型能有效降低幻觉式错误。
这两天 Andrej Karpathy 的最新演讲在 AI 社区引发了热烈讨论,他提出了「软件 3.0」的概念,自然语言正在成为新的编程接口,而 AI 模型负责执行具体任务。
人类从农耕时代到工业时代花了数千年,从工业时代到信息时代又花了两百多年,而 LLM 仅出现不到十年,就已将曾经遥不可及的人工智能能力普及给大众,让全球数亿人能够通过自然语言进行创作、编程和推理。
在家庭服务机器人领域,如何让机器人理解开放环境中的自然语言指令、动态规划行动路径并精准执行操作,一直是学界和工业界的核心挑战。
短短3天时间,字节技术副总裁就借助AI原生IDE——TRAE,打造并开源了一款英语学习应用「积流成江」。其中,约85%代码都是通过自然语言生成的。
GRIT能让多模态大语言模型(MLLM)通过生成自然语言和图像框坐标结合的推理链进行「图像思维」,仅需20个训练样本即可实现优越性能!
「编程的未来是Human语言」,AI掀起编程70年来最大变革,从对话到代码,「氛围编程」与自然语言成为主角。老黄预言,AI让人人都能成为人机交互的桥梁。
「市象」获悉,段楠已在其GitHub主页悄然更新履历:现任京东探索研究院视觉与多模态实验室负责人,带领研究团队研发视觉和多模态基础模型。此前,他曾任阶跃星辰Technical Fellow(2024-2025)和微软亚洲研究院自然语言计算团队资深首席研究员和研究经理(2012-2024)。
豆包的一句话P图功能,又进化了!各种高考祝福、网络梗图、大片级精修、设计师草稿,无不是信手拈来。此刻,AI P图再次迎来降维打击,只要用自然语言,就能实现精准的图片编辑。可以说,AI修图终于来到了3.0时代!