2025年,科技大趋势如何发展?

P.S.潜在一致性模型(LCM)能够精简原始模型,使其只需4-8步就能生成图像;而最初的稳定扩散(SD)模型则需要25-50步来生成图像——AnishAcharyaAI视频细分,按需生成专业视频未来,AI生成视频将更加细分化:??营销视频??长篇电影??超逼真3D虚拟形象??动漫风格转换??无缝背景与过场视频这类专业...

“一年一度”a16z展望出炉:聚焦2025科技大趋势

P.S.潜在一致性模型(LCM)能够精简原始模型,使其只需4-8步就能生成图像;而最初的稳定扩散(SD)模型则需要25-50步来生成图像。——AnishAcharyaAI视频细分,按需生成专业视频未来,AI生成视频将更加细分化:??营销视频??长篇电影??超逼真3D虚拟形象??动漫风格转换??无缝背景与过场视频这类...

PCB设计抗干扰有哪些方法?

串扰是由电磁耦合引起的,耦合分为容性耦合和感性耦合两种。根据电磁波传播的自由空间传播模型,信号的强度随着距离的增加呈平方反比衰减。串扰是指当信号在传输线上传播时,因电磁耦合对相邻的传输线产生的不期望的电压噪声。容性耦合是由于干扰源(Aggressor)上的电压变化在被干扰对象(Victim)上引起感应电流从而导...

a16z展望2025科技大趋势:AI即将成为你的“第二大脑”

P.S.潜在一致性模型(LCM)能够精简原始模型,使其只需4-8步就能生成图像;而最初的稳定扩散(SD)模型则需要25-50步来生成图像。——AnishAcharyaAI视频细分,按需生成专业视频未来,AI生成视频将更加细分化:??营销视频??长篇电影??超逼真3D虚拟形象??动漫风格转换??无缝背景与过场视频这类...

张吉豫 汪赛飞:大模型数据训练中的著作权合理使用研究 | 华东政法...

首先,大模型发展为人类创作提供新的模式和空间。创新是人类的重要需求,创新活动也随着社会的发展而不断革新。科学技术的进步使创作门槛得到降低,也不断拓展创作的形式和领域。人工智能大模型的发展为人类的创作提供了新的工具。一方面,这种工具可以更好地为普通公众的创作、表达提供辅助和便利,使普通人的创作需求更多地...

清华光学AI登Nature!物理神经网络,反向传播不需要了

原文将上述全前向模式的梯度下降方法(替代反向传播)用方程最终表示为:一种光学神经网络训练方法作为一种光学神经网络训练的方法,FFM有以下优势:与理想模型相当的准确率使用FFM可以在自由空间光学神经网络(OpticalNeuralNetwork,ONN)上实现有效的自训练过程(www.e993.com)2024年12月19日。

X热点|“一年一度”a16z展望出炉:聚焦2025科技大趋势(内附下载链接)

预计2025年,处于对带宽的刚性需求,自由空间光通信继续快速发展。这种通信方式相较于传统的射频技术,具有更高的比特率和更强的传输定向性。然而,现有技术在降低停机时间和干扰方面仍处于初级阶段,主要依赖诸如TCP协议的传输层纠错机制。未来的进展可能包括更先进的调制方案(类似于无线通信中的QPSK和OFDM创新),以提高数据...

孙舒| 科研聚焦毫米波 潜心攻关谋创新

在此之后,她利用机器学习的思想分别根据距离、频率和传播环境将数据划分为训练数组和测试数组,在多场景中用3种路损模型进行仿真。功夫不负有心人,最终,孙舒及其科研团队成功提出适用于毫米波的、基于近距离自由空间参考点(CI)路损模型和带有频率加权路损指数的CI模型(CIF)。值得一提的是,他们所提出的CI和CIF路损...

国产光芯片重大突破!清华团队利用神经网络,首创全前向智能光计算...

清华大学戴琼海院士、方璐教授的研究团队将神经网络训练中的前向与反向传播都等效为光的前向传播,开发出了一种称为全前向模式FFM学习的方法,有望推动深度学习神经网络、超灵敏感知和拓扑光子学等应用和理论领域的发展。自2012年以来,人工智能模型训练算力需求每3-4个月翻一番,每年人工智能训练模型所需算力...

Nature最新研究:来自清华大学的AI光芯片

在自由空间和集成光子学中,作者通过实验证明了光学系统在给定的网络尺寸下具有最先进的性能。FFM学习表明,使用数百万个参数训练最深的光学神经网络可达到与理想模型相当的精度。支持通过散射介质进行全光学聚焦,分辨率达衍射极限;它还可以以超过千赫兹的帧速率对隐藏在直接视线之外的物体进行并行成像,并且可以在光强度弱...