性能不输SOTA,计算量仅DiT一半!T2X任务新范式来了 | 中山大学&360 AI Research
性能不输SOTA,计算量仅DiT一半!T2X任务新范式来了 | 中山大学&360 AI Research性能不输SOTA模型,计算开销却更低了——
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性能不输SOTA模型,计算开销却更低了——
当奥特曼、马斯克、Anthropic CEO都纷纷将AGI实现锚定在2026年前后,LeCun无疑是直接浇了冷水:完全是胡说八道。
欧洲的OpenAI,也不Open了。
性能翻倍的原因是,端到端建立整个数据中心和AI工厂,并开发软件。
近期,LLM领域有不少关于系统1和系统2思考的讨论,在Agent方向上这方面的讨论还很少。如何让AI agents既能快速响应用户,又能进行深度思考和规划,一直是一个巨大的挑战。
今天是姬朋飞创业一周年的日子,我们找到姬朋飞做了一次专访,回顾他创业这跌宕起伏的一年。
2024年是大模型的行业落地的一年,除了教育、通信、金融、医疗之外,能源行业也逐步凸显出对于大模型的拥抱。
难以置信,在 2024 年,Google 还能推出全行业叫好的惊艳项目——不是商业化产品,而是在设计、体验上让行业学到一课的小项目。
OpenAI ο1 模型的发布掀起了人们对 AI 推理过程的关注,甚至让现在的 AI 行业开始放弃卷越来越大的模型,而是开始针对推理过程进行优化了。今天我们介绍的这项来自 Meta FAIR 田渊栋团队的研究也是如此,其从人类认知理论中获得了灵感,提出了一种新型 Transformer 架构:Dualformer。
2024 年诺贝尔化学奖颁发给了在计算蛋白质设计和蛋白质结构预测领域做出突出贡献的三位科学家,凸显了人工智能和计算方法在解析生物语言中的关键作用,也预示着 AI 技术在生物医药领域更为广阔的应用前景。