李飞飞、吴佳俊团队新作:不需要卷积和GAN,更好的图像tokenizer来了
李飞飞、吴佳俊团队新作:不需要卷积和GAN,更好的图像tokenizer来了当我们看到一张猫咪照片时,大脑自然就能识别「这是一只猫」。但对计算机来说,它看到的是一个巨大的数字矩阵 —— 假设是一张 1000×1000 像素的彩色图片,实际上是一个包含 300 万个数字的数据集(1000×1000×3 个颜色通道)。每个数字代表一个像素点的颜色深浅,从 0 到 255。
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当我们看到一张猫咪照片时,大脑自然就能识别「这是一只猫」。但对计算机来说,它看到的是一个巨大的数字矩阵 —— 假设是一张 1000×1000 像素的彩色图片,实际上是一个包含 300 万个数字的数据集(1000×1000×3 个颜色通道)。每个数字代表一个像素点的颜色深浅,从 0 到 255。
近年来,生成模型在内容生成(AIGC)领域蓬勃发展,同时也逐渐引起了在智能决策中的应用关注。
这下特效视频和机器人实拍真的傻傻分不清楚了…
对面有个人向你缓缓抬起手,你会怎么回应呢?握手,还是挥手致意?
AI说:“我懂你”,然后转头写进大数据。
腾讯也要解投入和盈利的平衡题
今天很兴奋,想和所有朋友们分享一种全新的 AI 可能性,Second Me!
当今世界,人们都在谈论生成式人工智能。全世界都知道所有最新的GenAI概念和术语——因此,你会比以往听到更多这样的话:“这个词不等于token”。全世界都开始实施至少一个或两个GenAI用例,当然——我引用它的意思是“改变生活”。
AI门槛很高,但现在是未来几年最低的时候
如果你已经读过我们上一篇经典长文《DeepSearch/DeepResearch 的设计与实现》,那么不妨再深挖一些能大幅提升回答质量的细节。这次,我们将重点关注两个细节: