@Meta研究员Martin Signoux
2023年,我们看到了扩散模型推理速度方面的一些重大理论改进,例如Song等人的原始一致性模型论文,以及最近的LCM。(另外,对抗扩散蒸馏。)我们已经开始看到使用这些想法的项目,例如Dan Wood的Art Spew(每秒77512×512图像,在单个4090上)、Modal的Turbo.art(基于SDXL Turbo) 和fal.ai的30fps脸部交换。
悉尼科技大学首席研究员兼DeWave作者, Chin-Teng Lin表示,DeWave是第一个将离散编码集成在大脑到文本翻译领域的产品,引入了一种创新的神经解码方法。同时与大语言模型的集成,也开辟了神经科学和AI相结合的全新探索。
19. 使用 ChatGPT 进行研究摘要:编译和总结研究数据,提供简洁的见解并促进明智的决策。
30. 使用ChatGPT进行竞争对手分析:快速分析和总结竞争对手的信息,为企业提供市场竞争优势。