倒反天罡!别的模型努力遵循物理规律,Pika新模型颠覆物理法则

特别是面对Runway和LumaAI等更为先进的AI模型,Pika的1.0版本逐渐显得落伍。而就在大家觉得Pika可能要被埋没在这股浪潮中的时候,它用一记“王炸”重新回到了舞台中心——Pika1.5,带着令人瞠目结舌、完全无视物理法则的特效,强势登场!1“Pikaffects”化身魔法,奇幻世界触手可及Pika1.5最大的亮点,莫过于全...

诺贝尔物理学、化学奖颁给AI科学家……这世界终于被AI控制了吗?

在OpenAI的测试中,该模型在物理、化学和生物学的具有挑战性的基准任务上的表现与博士生相似;在国际数学奥林匹克(IMO)资格考试中解决了83%的问题(GPT-4o只解决13%的问题);其编码能力同样出色,在Codeforces比赛中表现比89%的参赛者要好。▲新模型o1在各类测试中的优异表现现在要用o1模型还是挺麻烦的,要么是...

2024年物理诺奖授予人工神经网络:统计物理引发的机器学习革命

这次的诺贝尔物理学奖和复杂科学的关系十分密切,这主要体现在Hopfield提出的神经网络模型可以看作是复杂系统、统计物理中的经典模型——“伊辛模型”(IsingModel)的一种推广。伊辛模型很好地体现了复杂系统中普遍存在的有序与无序竞争。二维的伊辛模型可以看作是展现有序-无序临界相变现象(也称作混沌与秩序的边缘)...

从大脑到算法,详解2024诺贝尔物理学奖 | 追问观察

他利用这些物理学原理,建立了一个由节点和连接构成的模型网络。在能量景观中保存图像Hopfield建立的网络由通过不同强度连接的节点组成,这些节点可以存储独立的值。在最初的工作中,这些值可以是0或1,就像黑白图像中的像素一样。Hopfield使用类似于物理学中“自旋系统能量”的概念来描述网络的整体状态;能量的计算公式...

解读:物理诺贝尔奖为何颁给了HNN之父和深度学习之父?

它可以学习识别给定类型数据中的特征元素。辛顿使用了统计物理学的工具,统计物理学是一门由许多相似组件构建的系统科学。通过输入机器运行时很可能出现的示例来训练机器。玻尔兹曼机可用于对图像进行分类,或创建训练模式类型的新示例。辛顿在此基础上继续发展,帮助开启了机器学习的爆炸式发展。

北大陈宝权教授:从图形计算到世界模型

这一工作的基础是采用有pose信息标注的图像作为训练数据的卷积神经网络(CNN),而真实世界中的图像中,有pose标注的是非常有限的,远不足以训练一个有效的模型(www.e993.com)2024年11月14日。苏昊团队就利用了ShapeNet等三维数据集,通过三维渲染生成了大量包含姿态信息的图象数据,为CNN的学习提供了丰富的训练样本,而训练得到的模型,应用在...

科学家利用量子费希尔信息和极化子图像识别量子拉比模型中的相变...

近日,兰州大学物理科学与技术学院的应祖建及其研究团队取得一项新进展。经过不懈努力,他们利用量子费希尔信息和极化子图像识别量子拉比模型中的相变耦合。相关研究成果已于2024年9月19日在国际知名学术期刊《物理评论A》上发表。在本研究中,研究人员反其道而行之,利用临界量子度量学(CQM)中的量子费希尔信息(QFI)来识别...

...模态大模型,能准确定位图像物体位置,助力提升大模型物理理解水平

BLIP-2和Kosmos模型则是直接将视觉特征作为软提示词,输入进大语言模型。不过,这些已存在的多模态大模型只能将整个图像作为输入和输出的文本,也就是仅仅局限于从整体上理解图像,无法处理区域级推理任务,比如基于多模态对话,定位图片中的某个对象。因此,为了进一步提高视觉理解水平,实现用于区域级推理的多模态大模...

...3.5生成数据集,北大天工等团队图像编辑新SOTA,可精准模拟物理...

如图1所示,无论是InstructPix2pix还是MagicBrush都无法生成合理的编辑结果。为了解决这一问题,团队引入了一项新的任务,称为world-instructedimageediting,使图像编辑能够反映真实物理世界和虚拟媒体中的“世界动态”。具体来说,他们定义并分类了各种世界动态指令,并基于这些指令创建了一个新的多模态训练数据集,该数...

...于OpenUSD语言、几何体、物理学和材质的生成式AI模型与NIM微服务

通过基于OpenUSD的全新生成式AI,以及在NVIDIAOmniverse平台构建的NVIDIA加速的开发框架,越来越多的行业现在能够开发出用于可视化工业设计和工程项目的应用,以及用于构建新一代物理AI和机器人的环境仿真的应用。新推出的内容包括适用于AI模型的NVIDIANIM??微服务,这些微服务可生成回答用户查询的Open...