人工智慧宇宙
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定期分享一些新的人工智慧技術，藉由人工智慧python程式碼的實做應用探索，帶大家一起體會人工智慧理論面的奧妙，與應用面龐大的機會
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這次要介紹的這篇，使用Mask-LM的生成方式，可以達到最頂尖的FID/FVD分數，取得超越Diffusion Model的生成品質，並兼顧了生成速度，讓我們一起從MAGVIT開始，逐步理解到MAGVIT-V2，相信能讓對於最新影像生成領域有興趣的讀者，感到收穫滿滿。
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對於天氣的精密掌握，不僅得以改善各種生存條件，還能藉此訂定各種軍事策略，對於各種地緣政治紛爭的此刻，有其重大意義，於是各國對於快速準確的天氣預測技術，皆十分有興趣。本文介紹Google Research 的研究利用AI來預測天氣，誤差可以勝過傳統超級計算機的估算，讓我們一起看看是怎麼做到的。
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隨著生成式AI不斷的推陳出新，對於能有效壓縮這些豐富且大量內容的技術，變得至關重要，影響著傳輸速度與執行速度，本文的壓縮架構，能夠有效地做成專用IC，在同樣的畫質水準下，甚至能夠達成JPEG 1/3的壓縮後容量，此方法可應用在各種3D NeRF生成作品上面，各種VR與3D生成技術都必然會用到。
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Google Research 在2024年給出了令人滿意的新年禮物，這篇論文內的方法，若持續發展下去，可望顛覆整個影音創作產業，未來製作生動的影音動畫，不再是令人頭痛與耗費心力的一件事情，是不是很酷，讓我們一起看看到底是如何做到的。
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要如何做到無須任何額外訓練樣本就能做到"跨語言"的語音生成，這聽起來很不可思議對吧? 但這就是本篇論文取得的成就，不僅如此，該有的功能，如調整情感，口音節奏，停頓語調這些功能也不在話下。跟著我一起用探秘還有獨立思考的眼光來分析這篇論文，這會是很有趣的旅程。
希望別被詐騙集團使用。
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Transformer被廣泛運用在各種生成式AI，激起了本篇作者的好奇心，是否能用Transformer學到所有先驗知識，足以讓它由一張2D圖片還原3D物件。本篇也從Github上面找到由ZexinHe開源的LRM實作程式，讓有興趣的人可以深入研究。
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文字生成圖片的擴散生成模型，實際應用上並沒有想像中好用，原因在於，文字能夠乘載的訊息量太少，要產生好的生成結果一定程度仰賴特定的Prompt描述方法，如DALL-E3使用GPT4不斷增加描述的細節，讓文生圖的結果更好，有沒有更有效率的方式呢?
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知名的 Mistral AI 團隊近期丟出了使用 SMOE技術搭建的Mixtral-8x7B，能用較小的運算資源與參數量，打敗ChatGPT3的考試成績。本文藉由兩篇SMOE論文的導讀，抽取其中的核心概念，試圖打開技術的神秘面紗。
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Stability AI在圖片/影片/聲音生成領域貢獻了不少心力，近期提出了更加高效率的對抗生成蒸餾方法，只需進行一步計算，便能打敗LCM需要4步計算的結果，來看看具體是如何做到的。
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本篇文章為大家導讀近日火熱的Mamba Paper，新聞標題說它是Transformer的繼任者，是否真是如此? 讓我們一起一探究竟，本文著重介紹論文前半部分。
