关于AI生成内容检测行业的思考
教育机构:防止学生使用AI生成的作业和论文,维护学术诚信。企业:确保广告宣传、市场调研等内容不是由AI生成的虚假信息,同时避免侵权,以此保护企业品牌形象。政府部门:监管网络空间,防止不良AI生成内容的传播,维护社会稳定。除了常规产品推广的3S(SEO+SEM+SNS),针对不同的目标用户群体,AI生成内容检测产品可以采取以下...
RPX速递:生成对抗网络的有效动力学
EffectiveDynamicsofGenerativeAdversarialNetworks论文地址:httpsjournals.aps/prx/abstract/10.1103/PhysRevX.13.041004生成对抗网络(GAN)是一类包含生成器(generator)和判别器(discriminator)的机器学习模型,它通过两个神经网络间的对抗训练,使生成器学习产生具有与训练样本相同(可能非常复杂)统计的新样本。
生成式AI之父Jürgen Schmidhuber:机器学习编年史与宇宙未来
早在1990年,我就通过上述相互对抗的生成对抗网络实现了这一点:一个网络生成行动或实验,另一个网络预测这些实验的后果。世界模型在预测和理解世界方面越来越好,而实验生成器在发明新实验方面越来越好,这些新实验仍然会给世界模型带来惊喜。事实上,这些神经网络是具有人造好奇心的自我驱动的“人造科学家”!近几十年来,...
入门必读,写给初学者的人工智能简史
生成对抗网络的出现,对无监督学习、图片生成等领域的研究,起到极大的促进作用,后来也拓展到计算机视觉的各个领域。2017年12月,Google机器翻译团队在行业顶级会议NIPS上,丢下了一颗重磅炸弹。他们发表了一篇里程碑式的论文,名字叫做《Attentionisallyouneed(你所需要的,就是注意力)》。论文提出只使...
引领药物研发新革命,AlphaFold3太强了!专家团队手把手教授AI蛋白...
4.论文精读及代码讲解:《Mappingthespaceofchemicalreactionsusingattention-basedneuralnetworks》第五天分子生成与药物设计1.分子生成模型(1)循环神经网络RNN(2)变分自动编码器VAE(3)生成对抗网络GAN(4)强化学习RL2.项目实战1:基于图数据的小分子化合物生成模型《AGraphtoGraphsFramework...
Sora,创世纪,大统一模型
1.文本Tokenization??2.Embedding映射??3.加入位置编码??4.通过自注意力机制处理??5.利用前馈网络进一步处理??6.生成预测并“解码”具体步骤如下:①文本Tokenization:将原始文本分解为更小的单元(Tokens)(www.e993.com)2024年10月23日。"Hello,world!"??["Hello",",","world","!"]...
如何解决大模型“胡说八道”?扩大模型可解释边界,从指令数据到...
2020年,FacebookAI部门自然语言处理研究员Lewis等人在论文中提出的检索增强生成(RAG),将生成器与外挂知识库用检索器结合起来,从而更易获取实时信息。这个过程不影响底层模型的推理能力,在训练期间习得的知识以神经网络权重保存,一些非参数知识则保存在向量数据库等外挂知识库中。用个形象点的比喻,就是让大模型...
从Sora展开,全面解读AI视频大模型发展史
Sora,OpenAI的人工智能AI生成式视频大模型,在2024年2月15日一经发布,就引发了全球关注,硅谷AI视频论文作者(非Sora)这样评价:相当好,这是毋庸置疑的No.1。Sora好在哪里?生成式AI视频的发展挑战在哪里?OpenAI的视频模型一定是正确的路线吗?所谓的“世界模型”达成共识了吗?这期视频,我们通过与硅谷一线AI从业人员的...
生成式对抗网络GAN有哪些最新的发展? | 2分钟读论文
阅读论文:httpsarxiv/abs/1707.05776经验丰富的同学知道,对于生成对抗网络,有很多关于如何通过更多细节合成高分辨率图像的研究。这意味着,这又是一项令人兴奋,使人视野更加开阔的工作。但这并不能与GAN后续工作进行比较,毕竟GAN还建立在更为成熟的研究的基础之上。
学界| Yoshua Bengio团队连发三篇论文:提出三种生成对抗网络
论文链接:httpsarxiv/abs/1702.08431摘要我们介绍了一种全新的用于训练生成对抗网络的方法——我们训练一个生成器来匹配一个目标分布,该分布会收敛到处于完美鉴别器的极限的数据分布。这个目标可被视为训练一个生成器来在每次更新的训练中产生在当前鉴别器的决策边界(decisionboundary)之上的样本,我们...