专访|复旦大学复杂体系多尺度研究院首任院长马剑鹏:AI for...
马剑鹏:未来,AI可能会进一步提升蛋白质折叠的预测精度,并帮助识别新的蛋白质-蛋白质相互作用,为药物靶点的发现和设计提供更可靠的数据支持。未来的AI模型将能更快速地预测化合物的药效和毒性,加速药物发现过程。同时,生成对抗网络(GAN)等生成模型的进步将帮助研究人员设计出全新的分子结构,大幅提高新药开发的速度。
千万IP创科普丨必知!5大深度生成模型!
深度生成模型是一类强大的机器学习工具,它可以从输入数据学习其潜在的分布,进而生成与训练数据相似的新的样本数据,它在计算机视觉、密度估计、自然语言和语音识别等领域得到成功应用,并给无监督学习提供了良好的范式。本文汇总了常用的深度学习模型,深入介绍其原理及应用:VAE(变分自编码器)、GAN(生成对抗网络)、AR(...
必知!5大AI生成模型
本文将对几种常用的深度生成模型进行详细介绍,分析不同生成模型的原理差异及联系:VAE(变分自编码器)、GAN(生成对抗网络)、AR(自回归模型如Transformer)、Flow(流模型)和Diffusion(扩散模型)。VAE(变分自编码器)VAE是在自编码器的基础上,融合了变分推断和贝叶斯理论,旨在学习一个能够生成与训练数据相似样本的模型。
生成式人工智能信息内容审核机制构建研究
摘要:以ChatGPT为代表的生成式人工智能引发的虚假信息泛滥,加强网络信息内容治理成为大势所趋,通过“发展导向型”立法采取有效可行举措鼓励生成式人工智能创新发展,加强内容审核已成为生成式人工智能信息内容平台的刚性需求,需要进行价值考量与制度取舍,嵌入人工智能造成歧视、“风险积聚效应”造成市场秩序混乱和责任配置不明晰...
生成式人工智能对全球市场的颠覆性力量
生成式人工智能包括一系列技术,包括生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)和变换器模型。这些技术使机器能够生成新的数据样本,从图像和文本到音乐和3D模型。这些先进算法的发展加速了生成式人工智能在各个领域的应用,对全球市场产生了重大影响。生成式人工智能背后的关键技术...
黑产大数据:2023年互联网黑灰产研究年度报告
从百万级黑灰产业链规模、大幅提升的攻击资源量级可见,2023年是黑产攻防对抗空前激烈的一年(www.e993.com)2024年10月23日。推陈出新的攻击资源和技术成为黑产攻击的“保护色”。因难以监测黑产攻击行为和溯源潜在风险,不少企业遭受严重损失,成为业务安全建设中亟需攻破的难点。威胁猎人发布《2023年互联网黑灰产研究年度报告》,针对2023年黑灰产业...
生成式人工智能将为物流供应链带来哪些变化?
产生模型学习输入数据的模式和结构,然后产生与训练数据相似但具有一定程度新颖性的新内容,而不仅仅是分类或预测数据。用于处理生成式人工智能的最突出框架包括生成对抗网络和基于转换器的生成式预训练模型。Gartner在6中给出了生成人工智能的定义:从模型中人工制品的表示中学习并生成具有类似特征的新人工制品的...
基于生成对抗网络的图像修复与恢复算法研究
GAN在图像修复中的应用:生成对抗网络通过学习图像的高级特征和潜在分布,可以实现对不同类型的损坏图像进行精准的修复和恢复。生成式模型的改进:针对图像修复任务,研究者提出了各种改进的生成式模型,如条件生成对抗网络(cGAN)、自注意力机制生成网络等,有效提高了图像修复的效果和鲁棒性。
一文了解生成式AI视频
训练稳定性:GAN的训练过程涉及一个生成器和一个判别器的对抗过程,这可能导致训练不稳定和难以调优。相比之下,扩散模型的训练过程更加稳定,因为它们不依赖于对抗训练。多样性:相比于GAN,扩散模型在生成图像时能够展现出更高的多样性,这意味着它们能够产生更加丰富和多变的图像,而不会过分依赖于训练数据集中的特定模式...
AI写作:原理、应用场景与发展趋势
自然语言处理(NLP)技术在近年来的飞速发展和普及下,智能写作初步应用于新闻观点、金融预测、SEO优化、广告创意、小说演绎、机器人文案和编程指令等领域。未来,随着深度学习、迁移学习、增强学习和生成对抗网络(GAN)等技术的不断完善,AI写作必将迎来新的突破和改革。那么,我们该如何看待和应对AI写作的挑战呢?1、...