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6月28日,由深度学习技术及应用国家工程研究中心主办,百度飞桨、文心大模型联合承办的WAVE SUMMIT深度学习开发者大会2024在北京成功举办,神州鲲泰亮相活动并带来全新的AI智算基础设施解决方案,并展示最新的大模型一体机解决方案成果,与万千开发者共同探讨并分享国产大模型在技术创新、产业应用、生态社区等方面的最新进展。当前智能算力已经成为推动新质生产力发
自2012年AlexNet开启的深度学习革命已经过去了12年。我们也进入了大模型的时代。虽然现在有了高级框架,但在它们无法轻松实现极致性能时,仍然需要回到最底层,亲自编写CUDA/C代码。
SCEPTER是一个开源代码库,致力于生成式模型的训练、调优和推理,涵盖图像生成、迁移、编辑等一系列下游任务。它整合了社区主流实现以及阿里巴巴通逸实验室自研方法,为生成式领域的研究人员和从业者提供全面、通用的工具集。要了解更多关于SCEPTER的信息以及开始体验其强大功能,请访问官方网站:SCEPTER官网。
字节跳动AI研究团队最近推出了一项名为StemGen的音乐生成项目,该项目采用了一种创新的深度学习方法,旨在让模型能够模仿现有音乐中的模式和结构,并以一种非常前卫的方式回应音乐背景。与常用的深度学习技术不同,StemGen采用了一种非自回归、基于Transformer的模型,强调对音乐背景的听取和响应不是依赖于抽象的条件。通过MeanOpinionScore测试确认了该模型生成逼真音乐结果的能力。
人工智能内容生成领域取得了飞速的发展,尤其是在文本到图像模型方面,为生成高质量、多样性和创意丰富的AI生成内容开辟了新时代。与这些先进的文本到图像模型进行有效的自然语言交流一直是一个重要挑战,因为这需要用户具备对提示工程的专业知识。这些功能使Mini-DALLE3成为一个强大的文本到图像工具,提供了丰富的创作和交互体验。
文本到图像模型的快速发展为人工内容生成带来了革命性的变化,这些模型在不到两年的时间内就能够生成高质量、多样性和创造性的图像。大多数现有的T2I模型存在一个问题,它们难以有效地与自然语言进行交流,通常需要复杂的提示调整和特定的词语组合。文章的研究对于促进人机交互和改进图像生成质量具有潜在的重要意义。
注意力很有用,但计算成本很高。一旦训练完成,通过一些微调计算,您可以减少SRF注意力并消除对序列长度的依赖,从大大加快速度。它可以帮助研究人员和开发者更高效地构建和训练深度学习模型,提高模型的性能和效率。
来自加州伯克利分校、圣克鲁斯分校以及慕尼黑工业大学的研究人员发表论文,阐述了一种崭新的模型,将深度学习引入地震预测领域。该模型被命名为RECAST,相比自1988年问世以来改进有限的当前标准模型ETAS,RECAST可利用更大的数据集,提供更高的灵活性。你会看到它朝着正确的方向发展。
Google旗下的人工智能子公司DeepMind发布的一项研究表明,大型语言模型除了在文本数据处理方面表现出色之外具备出色的图像和音频数据压缩能力。这一发现为重新审视LLMs的潜力提供了新的角度。这表明LLMs的性能与数据集的大小有关,压缩率可以作为评估模型对数据集信息学习的指标。
JoJoGAN是一个深度学习模型,该模型可以将普通的面部图像转化为艺术化的作品,无需专业艺术家或设计师的干预。这项技术可用于各种应用领域,包括艺术创作、虚拟角色设计、社交媒体滤镜和广告营销。它的技术细节和使用指南在文章中都得到了详细介绍,为感兴趣的用户提供了宝贵的资源。