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基于transformer架构的大型语言模型已经崭露头角。Chat-GPT和LLaMA-2等模型展示了LLMs参数的迅速增加,从几十亿到数万亿。当资源受限或需要实时应用时,BiTA的可调提示设计使其成为一种可插即用的方法,可用于加速任何公开可用的LLMs。
GoogleResearch和MITCSAIL共同推出了一项名为SynCLR的新型人工智能方法,该方法旨在通过使用合成图像和字幕,实现对视觉表征的学习,摆脱对真实数据的依赖。SynCLR的工作原理研究团队首先提出了一个三阶段的方法。这些改进有望进一步提升合成数据在训练人工智能模型中的效果。
微软公司的研究团队最近提出了一种独特且简单的方法,用于生成高质量的文本嵌入。这种新方法仅使用合成数据和极少的训练步骤,就取得了令人瞩目的成果。该研究的训练过程极大地减少了对中间预训练的需求,相较于当前的多阶段系统,更加简洁高效。
图像修复一直是一个备受研究者关注的复杂挑战,其主要目标是在维持降质输入的感知质量的同时,创建视觉上吸引人且自然的图像。在没有有关主题或降质的信息的情况下,了解自然图像范围至关重要。该方法对不同类型的降解是不可知的,并在保持身份的同时提供一致的恢复。
在最新的研究中,卡内基梅隆大学和马克斯·普朗克智能系统研究所的研究人员共同发布了一项名为WHAM的创新性AI方法。这一方法在精准性和效率方面实现了从视频中准确估计3D人体运动的突破。8.通过深入的剖析研究,验证了该方法的准确性。
斯坦福大学与FAIRMeta的研究人员合作开发的CHOIS系统,通过引入基于语言描述、初始状态和稀疏对象航点的方法,成功解决了在3D场景中生成对象和人物同步运动的难题。该系统通过在指定的3D环境中产生逼真且可控的运动,控制了人物与对象之间的交互。将学到的交互模块应用于基于3D场景对象航点生成长期交互也将拓展CHOIS的适用性。
慕尼黑工业大学和SnapResearch的研究团队提出了一种名为SceneTex的全新AI方法,旨在解决室内场景纹理生成中的挑战,实现高质量、风格一致的3D内容合成。尽管3D几何建模取得了长足进步,但创建物品外观或纹理仍然需要大量人工劳动,尤其是使用诸如Blender等3D建模程序。该研究为未来实现更先进的3D内容生成和应用提供了有力支持,为行业发展开辟了新的方向。
芝加哥大学的研究人员与SnapResearch合作,推出了一种名为3D画笔的人工智能方法,通过文本描述自动生成网格上的局部语义区域的纹理。这一创新使得用户可以通过直观的、自由形式的文本输入控制纹理编辑,为各种网格描述其编辑。这一研究为3D建模和纹理编辑领域带来了新的可能性,为游戏、动画、电影等各个行业提供了更加高效和直观的纹理编辑工具。
大型语言模型因其在文本生成、语言理解和文本摘要等各种任务中的卓越性能备受瞩目,但它们庞大的模型参数却需要大量内存和专用硬件,这使得部署这些模型变得相当具有挑战性。为了降低推断所需的计算功率,研究人员通常采用权重量化等方法,即减少人工神经网络的权重和激活函数的精度。还有进一步改进的空间,研究人员计划推动在个人计算机上实现生成式人工智能,以满足对人工智能生成内容不断增长的需求。
在人工智能领域,开发人员和用户一直面临一个挑战,那就是需要更加定制和细致的大型语言模型响应。虽然这些模型,比如Llama2,可以生成类似人类的文本,但它们通常需要提供真正针对个体用户独特需求的答案。开发人员现在有机会访问代码,并使用HuggingFace等平台上提供的自定义的13BLlama2模型来尝试这一技术。