知来者逆的博客

自从开创性论文发布以来，此类图像生成器一直在改进，生成的图像质量在多个指标上都击败了 GAN，并且与真实图像无法区分。以及随后发布的，让我们现在有一种方法可以将多个视图上的对象的稀疏图像集转换为所述对象的 3D 高质量渲染。然而，尽管通过训练 NeRF 模型获得的辐射场很有前景（无论是使用原始实现还是 InstantNGP 主干进行快速训练），从中提取可用的网格都非常耗费资源，产生噪声结果，并破坏所有照明和材质数据。

这种学习方式通过使用带有标签的数据集进行训练，目的是使机器能够学习到数据之间的关联性，并能够对新的、未见过的数据做出预测或分类。应用领域包括语音识别、图像识别、医学诊断等。监督学习通常需要大量的标注数据，因此获取和维护这些数据集可能非常昂贵和耗时。：非监督式学习使用未标注的数据，通过算法来发现数据中的结构和模式。这种学习方式适合于市场细分、社交网络分析、异常检测等任务。自监督学习 (Self-Supervised Learning) 是非监督学习的一种，它通过从数据本身生成伪标签来训练模型。

迄今为止，面部吸引力预测（FAP）主要是在心理学研究、美容化妆品行业以及整形手术领域进行研究。这是一个具有挑战性的研究领域，因为美的标准往往是。这意味着没有一个单一有效的基于人工智能的数据集是可行的，因为从所有文化中采样面部/评分得到的平均值会存在很大偏差（人口较多的国家会获得更多关注），否则就可能对任何文化都不适用（多种族/评分的平均值可能并不代表任何实际的种族）。相反，挑战在于开发出概念性的方法和工作流程，以便能够处理特定国家或文化的数据，从而开发出针对各个地区的有效FAP模型。

智能鞋是可穿戴技术领域的一大进步，在医疗保健、辅助技术和医疗应用方面有许多潜在的应用。先进的传感器技术、能量收集系统和机器学习算法的集成有望彻底改变个人医疗保健，并显著提高残疾人的生活质量。然而，在广泛采用这项技术之前，仍有一些挑战需要克服。改善智能鞋的舒适度和设计、降低成本以及确保数据隐私和安全都非常重要。未来还需要研究如何将智能鞋与其他智能设备集成，如何采用可持续材料和制造工艺，以及开发更高效的能量收集和储存系统。

最近，媒体的注意力强调了在人工智能生成的数据上训练人工智能模型所获得的报酬递减。然而，瑞士的这项新研究引起了人们的关注，对于越来越多的公司来说，这个问题可能更加紧迫，因为它们希望利用生成性人工智能并从中获利——即持续存在受知识产权保护或未经授权的数据模式，甚至在旨在打击这种做法的数据集中也是如此。如果我们必须给它一个定义，在这种情况下，它可能被称为“face-washing”。然而，Adobe 允许用户上传人工智能生成的图像到 Adobe Stock 的决定实际上破坏了这些数据的法律“纯度”。

虽然这对于艺术描绘和休闲照片的逼真度有一定影响，但在具有此功能的编解码器普及的情况下，它可能会在小细节构成重要信息的情况下产生更关键的影响，例如法庭案件的证据、面部识别的数据、光学字符识别（OCR）的扫描以及各种其他可能的用例。迪士尼的研究部门正在提供一种新的图像压缩方法，利用开源Stable Diffusion V1.2 模型，以比竞争方法更低的比特率生成更逼真的图像。平心而论，这个问题并不局限于迪士尼的新方法，而是使用扩散模型（一种创造性和解释性的架构）来压缩图像的不可避免的附带影响。

这在提高内存效率的同时，最大限度地减少了准确性的损失。模型：与传统的 MQA 模型相比，头部尺寸从 64 到 512 不等的 MQA 和 CLA2 模型提高了精确度，同时减少了 KV 缓存内存。为了解决变压器模型中 KV 缓存的内存问题，研究人员提出了一种新方法–跨层注意（CLA），即在相邻层之间共享键和值头，以这种方法在保持模型精度的同时，还能缩小相邻层之间的键和值头。1. 提高内存效率：据观察，CLA 可以有效减少 KV 缓存的内存使用量，同时保持接近的精确度，尤其是在共享系数为 2 的情况下。

信号传输技术的优化对于推动光通信的发展至关重要。本文将详细探讨线路编码技术的目标及其实现方式。线路编码旨在提高带宽和功率效率，并加强错误检测和纠正。同样重要的是，要确保信号的功率谱密度得到适当调整，以便在保持直流平衡的同时提供准确的定时信息。论文比较了单极性、极性和双极性信号的特点及其频谱差异。这清楚地表明了每种编码方案的优势和挑战。例如，双极性信号没有直流分量，更容易发现错误，而单极性信号的功率效率最高，但有直流分量，因此应谨慎使用。此外，还讨论了有效的脉冲整形技术和奈奎斯特脉冲的实用脉冲设计。

人工智能技术的进步促使大规模预学习模型得到广泛应用，但这需要海量数据和高昂的通信成本。这是一项重大挑战，尤其是在需要保护隐私的医疗保健和金融领域。这里值得注意的是联合学习（FL），这是一种多个数据所有者在不共享数据的情况下合作训练模型的方法，可以在保护隐私的同时实现有效的模型构建。本文介绍的 SA-FedLoRA（基于 LoRA 调整的模拟退火联合学习）是解决 FL 中通信成本问题的一种创新方法。它通过两个阶段对参数进行动态分配，在促进模型收敛的同时显著降低了通信成本。

在机器人学中，通常使用针对特定机器人或任务收集的数据集来学习策略。然而，这种方法需要为每项任务收集大量数据，由此产生的策略只能实现有限的泛化性能。利用其他机器人和任务的经验可以获得更广泛的泛化性能，并在下游任务中获得更好的性能，但这需要考虑其他机器人的形态、传感器配置、任务规格和环境，因此建立一个能做到这一点的"通用机器人模型 "被认为是非常困难的任务。是一项非常艰巨的任务。在此背景下，一些研究提出了 “机器人基础设施模型”，可直接从机器人观察映射到行动。

CUDA 是 Nvidia 提供的编程接口，用于为其 GPU 编写程序。在 CUDA 中，您以类似于 C/C++ 函数的形式表达要在 GPU 上运行的计算，该函数称为内核。内核对数字向量进行并行操作，这些向量作为函数参数提供给它。一个简单的例子是执行向量加法的内核，即，一个内核将两个数字向量作为输入，将它们按元素相加并将结果写入第三个向量。为了在 GPU 上执行内核，我们需要启动许多线程，这些线程统称为网格。但网格还有更多结构。网格由一个或多个线程块（有时简称为块）组成，每个块由一个或多个线程组成。

物联网（IoT）的最新发展导致人工智能模型被嵌入到传感器和智能手机等终端设备中。这些模型是根据每个设备的存储容量和计算能力定制的，但重点是在终端侧进行本地推理，以降低通信成本和延迟。然而，与部署在边缘服务器或云端的更先进模型相比，设备上的模型往往表现不佳。为了解决这个问题，有人提出了合作推理系统（CIS），它允许能力较弱的设备将部分推理任务卸载给功能更强大的设备，从而提高了整体性能。此外，由于 CIS 操作中客户之间提供服务的异质性很高，传统的培训方法往往无法提供足够的性能。

近年来，生成模型在根据文本生成和编辑视频方面受到了广泛关注。然而，由于缺乏合适的数据集，生成人脸视频领域仍然是一个挑战。特别是，生成的视频帧质量较低，与输入文本的相关性较弱。在本文中，我们通过开发 CelebV-Text来解决这些问题，CelebV-Text 是一个根据文本生成人脸视频的大型数据集。这是一个包含文本和视频对的大型高质量数据集。CelebV-Text 是一个包含 7 万个不同面部视频片段的数据集，每个片段有 20 个文本描述。

本研究提出了一种基于对抗域适应机器学习方法的模型，用于识别与抑制癌症干细胞功能相关的候选药物。具体来说，该模型引入了一个敌对域分类器，将两个数据集区分为源域和****目标域，并引入了一个损失函数来减少两个数据集之间的偏差，以便进行训练。根据模型的预测得分选出的候选药物通过实验显示了对受癌症不利影响的细胞功能的作用，从而证实了模型的有效性。为了进一步推动这项研究，作者希望通过临床试验评估药物的疗效和安全性，并从化学角度阐明分子机制。不仅在这篇论文中，在其他论文中，机器学习。

在连续学习（CL）中，"灾难性遗忘 "问题是一个严重的问题，即在学习新任务时，先前学习的信息会丢失。本研究提出了一种名为 MGSER-SAM 的基于记忆重放的新型算法来解决这一问题。首先，整合了 SAM 优化器，并使其适用于现有的经验重放框架，如 ER 和 DER++。其次，它战略性地结合了软对数和记忆梯度方向对齐，以解决持续学习过程中当前任务与先前存储记忆之间的权重扰动方向冲突。这使得 MGSER-SAM 能够同时有效地最小化各种训练损失项。

本文介绍了谷歌 DeepMind 研究团队开发的一项突破性技术。这是一种名为 "可验证神经压缩传感 "的新方法。这项技术利用神经网络解决了从较少的测量中精确恢复稀疏向量的问题。尤其值得注意的是，这一过程由全自动验证算法支撑。以往的研究发现很难证明完全准确，而本研究填补了这一空白。本节将深入探讨这种技术与传统方法的不同之处及其优势。将这一新技术应用于具体的数学任务，可能会对科技进步产生重要影响。

得益于最新的研究成果，概率预测领域正在经历一场新的革命。VAEneu 是概率预测领域的一项突破，它基于条件变异自动编码器 (CVAE)，是量化未来不确定性的有力工具。特别是，它使用连续秩概率分数（CRPS）作为损失函数，来学习一个敏锐的、经过良好调整的预测分布。在准确的风险评估对决策至关重要的情况下，尤其是在医学、天气预报和风险评估领域，该技术进一步提高了概率预测的准确性和实用性。通过全面的实证研究，我们使用 12 个基准模型和 12 个数据集对 VAEneu 的出色预测性能进行了严格评估。

本文介绍了谷歌 DeepMind 研究团队开发的一项突破性技术。这是一种名为 "可验证神经压缩传感 "的新方法。这项技术利用神经网络解决了从较少的测量中精确恢复稀疏向量的问题。尤其值得注意的是，这一过程由全自动验证算法支撑。以往的研究发现很难证明完全准确，而本研究填补了这一空白。本节将深入探讨这种技术与传统方法的不同之处及其优势。将这一新技术应用于具体的数学任务，可能会对科技进步产生重要影响。本研究开发了一种通过训练和自动验证神经网络来解决压缩传感问题的方法。

黄金步长的引入是为了在保持 AdaGrad-Norm 收敛性能的同时，接近预期的最佳步长。这种步长与具体问题的特征无关，有望在各种训练条件下促进一致有效的收敛（见图 1）。ADAMG 是一种基于 AdaGrad-Norm 的无参数优化算法，它使用黄金步长为各种优化任务自动提供最佳学习率。实验结果表明，与传统优化方法相比，ADAMG 具有更高的稳定性和效率。特别是在计算资源有限或处理大型数据集的情况下，该算法可以有效地保持高性能，同时减少人工调整的工作量。

OptPDE 是第一种自动发现可积分系统偏微分方程 (PDE) 的机器学习方法，其目的是优化 PDE 系数并最大限度地增加守恒量。可积分系统在自然科学中发挥着重要作用，但却极难发现。为了解决这个问题，作者提出了一个人工智能和人类科学家共同合作的新框架。与依赖符号推导的传统方法相比，这种方法能更高效地发现新的可积分系统。

语音情感识别（SER）在客户服务、医疗保健和虚拟助理等各个领域的需求日益增加。SER 是一种从语音数据中自动检测说话者情感状态的技术，可用于衡量客户满意度或监测心理健康。它可用于衡量客户满意度或监测心理健康。这项研究探索了利用自我监督学习（SSL）模型从语音中进行情感识别的方法，这种模型即使在标记数据稀缺的情况下也能有效学习，特别是通过利用大规模预训练模型。并能从无标签数据中提取有用的特征。WavLM 是一种基于变换器架构的自监督语音处理模型。

在本文中，我们讨论了 Show-O，这是一种集成了多模态理解和生成的统一转换器。与完全自回归模型不同，Show-O 统一了自回归和离散扩散建模，以自适应地处理各种混合模态的输入和输出。统一模型灵活地支持各种视觉语言任务，包括视觉问答、文本到图像生成、文本引导的修复/外推和混合模态生成。在各种基准测试中，Show-O 表现出与具有同等或更多参数的现有单个模型相当或更优的性能，凸显了其作为下一代基础模型的潜力。在这个框架中，模型的任务是预测添加到连续潜在表示中的高斯噪声。

除了上述结果之外，基线结果还针对MM检测（及其三个相关模型）的测试表明 OC&P 在从复杂的姿势中识别出人类的能力方面具有明显的领先优势。除了表现出色之外位置分段和姿势2段，也许这篇论文最突出的成就之一是该系统可以非常普遍地应用于现有框架，包括那些在试验中与之对抗的框架（参见第一个结果框中的有/无比较，靠近文章的开头）文章）。“我们方法的一个主要优点是它可以轻松应用于任何模型或其他以模型为中心的改进。鉴于深度学习领域发展的速度，拥有与训练的各个其他方面具有高度互操作性的方法对每个人都有利。

JPEG-DL 旨在用于有原始数据的情况 - 但最有趣的是看看该项目中的一些原则是否可以应用于传统数据集训练，其中内容可能质量较低（就像从互联网上抓取的超大规模数据集经常发生的那样）。然而，尽管该论文的作者能够在不同质量级别的 JPEG 图像训练中获得更好的结果，但他们提出的模型过于复杂和繁琐，不切实际。这是一个相当激进的想法，因为目前的普遍观点是，JPEG 伪影是针对人类观看而不是机器学习而优化的，通常会对在 JPEG 数据上训练的神经网络产生有害影响。例如，人群图片所需的压缩比鸟类的窄焦图片要小得多。

“真正”的人 __《星球大战》__ 似乎已沉溺于这些策略。在一种愤世嫉俗的文化模式中，这种模式显然受到罗马帝国和早期美国各个奴隶制时代的启发，卢克·天行者毫不犹豫地购买和限制奴隶机器人；孩子阿纳金·天行者抛弃了他未完成的 C3PO 项目，就像抛弃一个不受欢迎的玩具一样；在死星袭击期间受到伤害而濒临死亡的“勇敢”的 R2D2 得到卢克的关心，就像一只受伤的宠物一样。

随着电动汽车（EV）的普及，高峰期的用电需求可能会大幅增加。因此，如何适当控制电动汽车充电并尽量减少高峰期的用电量是一项重要挑战。传统上，基于模型和单一代理的强化学习方法被用于电动汽车充电控制，但它们在处理不确定性、隐私和可扩展性方面面临挑战。因此，本文提出了一种基于多代理强化学习（MARL）的分布式协调电动汽车充电控制方法。本文对所提出的方法进行了理论分析，并通过数值模拟对其性能进行了评估，结果表明该方法优于集中式方法，而且在有大量电动汽车用户的实际情况下非常有效。

这些结果表明，与传统方法相比，GluMarker 不仅具有更高的预测性能，还能从日常生活习惯中提取出影响血糖控制的重要因素。在超越传统方法的同时，还发现了对临床有用的数字生物标志物，如校正胰岛素剂量和前一天的血糖状况。例如，图中显示，前一天的校正胰岛素剂量对良好控制的影响最大，而前一天的高血糖时间（TAR）则是导致不良控制的主要因素。本文提出了一个名为 "GluMarker "的框架，该框架考虑了包括饮食摄入量在内的多种因素，以预测第二天的总体血糖控制状况。有些研究仅限于预测短期血糖波动。

本文的结论表明，与传统的推荐系统相比，所提出的beeFormer方法是一个重大进步。相似性，还能学习隐藏的用户行为模式。这使它能够超越现有的方法，尤其是在 "冷启动 "和 "零拍摄 "的情况下。总之，beeFormer 的实现可以在未来推荐系统的设计中发挥重要作用。特别值得一提的是，它能够在跨越不同数据源和多个领域的情况下提供持续的高性能。此外，beeFormer 与现有工具的高度兼容性以及在实际操作中的易实施性使其在实际商业环境中的应用前景广阔。

随着机器学习模型渗透到我们的生活中，对抗性实例威胁着人工智能系统的安全性。在图像领域，那些被巧妙修改成人类无法察觉的图像可以极大地欺骗最先进的机器学习模型。这些样本包含的微小变化通常对人类来说是明显的差异，但对机器学习模型来说却毫无意义。使用这类样本进行攻击会导致机器学习模型做出错误的预测或表现出错误的行为。传统上，由于对图像的修改有限，这类攻击相对容易抵御。然而，最近的研究表明，在保持自然外观和感觉的前提下，可以生成不受限制修改的敌对样本。攻击者可以利用这种自由度发起超出传统防御假设范围的攻击。

近年来，"追逃游戏 "引起了人们的广泛关注。"追逃游戏 "模拟了多组追捕者与单个逃犯之间的追捕游戏。这种博弈发生在城市道路网等图上，有效地找到这种博弈的策略具有多种潜在应用，包括在现实世界的城市安全中尽早逮捕罪犯。然而，传统方法依赖于某些初始条件（如玩家的初始位置和入口/出口设置），由于这些条件在真实犯罪现场中不断变化，目前的算法每次都需要重新计算，效率低下。因此，本文提出了一个名为 "Grasper "的新框架。Grasper 是一个多功能系统，可以根据初始条件生成跟踪器的策略。

本研究提出了一种利用可解释性技术提高机器学习（ML）模型性能的方法。该方法已用于铣削质量预测，这一过程首先训练 ML 模型，然后使用可解释性技术识别不需要的特征并去除它们，以提高准确性。这种方法有望降低制造成本，提高对 ML 模型的理解。这项研究表明，可解释性技术可用于优化和解释制造业的预测模型。铣削是一种加工工艺，通过去除材料来加工出所需的形状或表面光洁度。在这一过程中，被称为铣刀的切削工具高速旋转，在移动工件的同时去除材料。

人的重新识别，即搜索人的图像，在许多方面都有需求，如从安全摄像机中寻找嫌疑人或丢失的儿童。其中，基于文本的人的重新识别，即不搜索显示与输入图像相同的人的图像，而是从文本中搜索显示与之匹配的人的图像，已经引起了很多人的注意。这个领域相当热门，最新的是4月5日发表的一篇论文（)），更新了SOTA。(截至4月13日)。在基于文本的人的再识别任务中，主要的方法是将图像和文本模式都映射到同一个潜在空间中。

网络虚拟化（NV）是一种创新技术，在 5G 网络和云计算等领域日益受到关注。NV 可通过网络切片和共享基础设施在同一物理网络上部署多个用户提交的虚拟网络请求（VNR），并满足不同的网络服务需求。然而，这项引人入胜的技术的核心是虚拟网络嵌入（VNE），这是一个极具挑战性的组合优化问题：VNE 需要处理巨大的组合爆炸和差异化需求。虽然解决方案空间巨大，但根据用户服务的具体要求，不同 VNR 拓扑及其相关资源需求的整合也会发生动态变化。近年来，强化学习（RL）已成为解决虚拟神经网络问题的一种有前途的方法。

但是，如果任务是从书堆中挑选出一本特定的绿色书，Clio 可以让机器人将该书区分为一个单独的实体，而忽略书堆的其余部分。随着不断的进步，Clio 正在为未来铺平道路，让机器人可以无缝融入我们的日常生活，与人类一起轻松完成复杂的任务。通过实现实时对象分割和决策，Clio 为机器人在动态、混乱的环境中自主运行开辟了新的可能性，而无需大量的人工干预。目标是改进 Clio 的能力，使其能够更像人类一样理解任务要求，最终使机器人能够在各种不可预测的环境中更好地解释和执行高级指令。Clio 的适应性由先进的。

将人工智能纳入漏洞评估是防范网络威胁的明智且必要的一步。人工智能有助于加快流程、提高准确性并在风险成为更大问题之前发现风险。虽然存在一些挑战，例如需要大量数据以及确保 AI 适合当前系统，但其好处值得付出努力。通过使用 AI，公司可以领先于威胁、节省资金并更好地保护其数据。浏览联合人工智能获取更多关于网络安全和人工智能的资源！

扩散模型在逼近非常复杂的数据分布方面具有极高的性能和多功能性，近年来在自然科学领域的应用迅速扩展。鉴于其在科学背景下的应用，经常会出现这样的情况：对于某一类问题，数据所遵循的控制方程是明确已知的，因此希望给出一个正则化，使数据遵循这些控制方程。迄今为止，许多扩散模型的科学应用都是纯粹由数据驱动的，所生成的样本是否遵循物理规律并不重要。在这项研究中，我们研究了为扩散模型提供物理正则化的理论方法，从而使生成的样本服从支配方程，并通过数值实验证明了这些方法的实用性。

虚拟试穿是以人的图像和服装的图像为基础，目的是想象服装穿在人身上的效果。虚拟试穿可以改善网上购物体验，但大多数传统试穿方法只有在身体姿势和形状变化较小时才能奏效。主要的挑战在于如何根据目标体形对服装进行非刚性变形，同时不扭曲服装的图案或纹理。本文介绍了 TryOnDiffusion 方法，该方法可处理大型障碍物、姿势变化和体形变化，同时在 1024×1024 美元的分辨率下保留服装的细节。

AR 显示技术的这一突破代表着 AR 眼镜在实用化和日常化方面迈出了重要一步。通过将创新的光学技术与巧妙的计算方法相结合，研究人员已经证明，可以打造出适合普通眼镜的高质量 AR 显示器。随着这项技术的不断发展，我们可能即将迎来一个新时代，数字信息将与我们的物理世界无缝融合。从改善我们的工作和学习方式到改变我们与环境的互动方式，广泛且易于获取的 AR 技术的影响是深远的。

本文介绍了 V3D，它能从单张图像生成 3D 物体。V3D 利用视频生成模型，利用大型预训练视频扩散模型的结构和丰富的先验知识，实现一致的多视角生成。此外，还提出了一种新的重建管道和学习损失，以实现一致且高精度的三维物体重建。通过广泛的定性、定量和人工评估，证明了所提出方法的卓越性能。特别是在生成质量和多视角一致性方面，它明显优于以往的研究。所提出的方法有望突破当前三维生成技术的限制，为基于人工智能的三维内容生成开辟新的可能性。

高质量的 AI 开发需要大量、多样化的数据集和大量的计算资源。随着人工智能的采用率不断提高，开发和部署成本不断下降，因为固定成本分摊到了更大的单位上。虽然较低的人工智能成本促进了更广泛的应用，但也带来了隐性成本和风险。更低的成本使各种规模的企业都能使用先进的人工智能工具，从而推动全球范围内的创新和竞争。它们推出了创新且经济高效的人工智能解决方案，挑战了更多大公司的主导地位，推动了行业的发展。随后，在 2015 年，谷歌发布了 TensorFlow，这是一款强大的工具，可向公众提供先进的机器学习库。