教授何恺明在MIT的第一堂课
教授何恺明在MIT的第一堂课作为麻省理工学院(MIT)电气工程与计算机科学系(EECS)副教授,何恺明第一节课讲授了卷积神经网络的基本知识。
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作为麻省理工学院(MIT)电气工程与计算机科学系(EECS)副教授,何恺明第一节课讲授了卷积神经网络的基本知识。
半年多来,Meta 开源的 LLaMA 架构在 LLM 中经受了考验并大获成功(训练稳定、容易做 scaling)。
Sora 的发布让整个 AI 领域为之狂欢,但 LeCun 是个例外。
谷歌在语言和声控计算机界面的漫长道路上又迈出了重要一步。最新ScreenAI视觉语言模型,能够完成各种屏幕QA问答、总结摘要等任务。
Sora刚发布不久,就被逆向工程“解剖”了?!
根据 OpenAI 披露的技术报告,Sora 的核心技术点之一是将视觉数据转化为 patch 的统一表征形式,并通过 Transformer 和扩散模型结合,展现了卓越的扩展(scale)特性。
谷歌团队推出「通用视觉编码器」VideoPrism,在3600万高质量视频字幕对和5.82亿个视频剪辑的数据集上完成了训练,性能刷新30项SOTA。
Sora面对的挑战就像是需要处理和理解来自世界各地、不同设备拍摄的数以百万计的图片和视频。这些视觉数据在分辨率、宽高比、色彩深度等方面都存在差异。为了让Sora能够像人类大脑那样理解和生成这么丰富的视觉内容,OpenAI开发了一套将这些不同类型视觉数据转换为统一表示形式的方法。
一个名为“AI疯人院”的博主在网上发布了一部令人震撼的《猴王问世》动画短片。这部短片利用AI技术制作而成,全长约3分56秒,其令人身临其境的逼真视觉效果让众多网友惊叹不已。
本文总结了关于Sora的四点启发,包括视觉数据训练出更强的泛化能力、OpenAI的Scaling Law路线、与AGI的第一次亲密接触以及OpenAI的宣传策略。