ChatGPT核心方法可用于AI绘画,效果飞升47%

一作为谷歌AI研究科学家KiminLee,韩国科学技术院博士,博士后研究在UC伯克利大学展开。华人作者三位:LiuHao,UC伯克利在读博士生,主要研究兴趣为反馈神经网络。DuYuqing,同UC伯克利博士在读,主要研究方向为无监督强化学习方法。ShixiangShaneGu(顾世翔),通讯作者,本科师从三巨头之一Hinton,博士毕业于剑桥大学。

学习ChatGPT,AI绘画引入人类反馈会怎样?

他们还观察到,学得的奖励函数比测试文本prompt上的CLIP分数更符合人类对对齐的评估。不过,论文一作KiminLee也表示,本文的结果并没有解决现有文本到图像模型中所有的失效模型,仍存在诸多挑战。他们希望这项工作能够突出从人类反馈中学习在对齐文生图模型中的应用潜力。方法介绍为了将生成图像与文本prompt...

7 Papers & Radios | AI绘画引入人类反馈;微软多模态ChatGPT?

杜克大学教授、加拿大工程院院士裴健,伊利诺大学芝加哥分校计算机科学系特聘教授俞士纶,SalesforceAIResearch副总裁熊蔡明都是该论文作者之一。推荐:从BERT到ChatGPT,百页综述梳理预训练大模型演变史。论文6:AligningText-to-ImageModelsusingHumanFeedback作者:KiminLee等论文地址:httpsarxiv.or...

Google AI 实力打脸:你真的懂机器学习嘛?

GoogleAI实力打脸:你真的懂机器学习嘛?今天,雷锋网雷锋字幕组给大家安利一个GoogleAI实验——高维空间(High-DimensionalSpace)可视化。高维空间(High-DimensionalSpace)是机器学习中的一个核心概念。如果你还不知道啥是高维空间,现在闭上眼睛想象,人是高维的,一个人的出生日期、出生地、研究领域,就是他...

用AI小鼠探索神经网络;伯克利数据增强RL实现SOTA

作者:MichaelLaskin、KiminLee、AravindSrinivas等论文链接:httpsarxiv/pdf/2004.14990.pdf摘要:在本文中,来自加州大学伯克利分校的研究者提出了利用增强数据来进行强化学习(ReinforcementLearningwithAugmentedData,简称为RAD),这是一种可以增强任何RL算法的即插即用模块。他们发现,从数据效率、...

NeurIPS 今年共收录1900篇论文,我该怎么阅读?|google|learning|...

这是显而易见的选择,也是大家正在做的事情,AI科技评论今天这篇文章正是把NeurIPS2020的论文做了一个简单分类统计供大家参考阅读(www.e993.com)2024年11月26日。说明:1、统计主题根据日常经常接触到的i进行,不保证全面。2、统计会有交叉和重复:如论文《Semi-SupervisedNeuralArchitectureSearch》会被半监督学习和NAS统计两次。

CVPR最有趣的5篇论文,不容错过!内含最佳学生论文! | CVPR2017

论文作者:SangdooYun,JongwonChoi,YoungjoonYoo,KiminYun,JinYoungChoi4.时间操作定位CDC:Conv-De-ConvNetworksforPreciseTemporalActionLocalization(CVPR2017Oral)运用Conv-De-ConvNetworks,更好地进行精准时间定位。不仅知道一个动作在视频中是否发生,还知道动作发生在视频的哪段时间,...