AI訓練

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DeepMind推出的Genie 2能將多種輸入轉化為真實3D互動環境,應用於遊戲、教育與AI訓練等領域,雖具潛力,但仍面臨交互時長受限與輸入品質依賴等挑戰。
研究發現,使用AI生成的內容來訓練AI會導致知識的瓦解,尤其在多代反覆訓練後。信息重複、缺乏多樣性以及偏見放大是主要原因,這可能使最終生成的內容不再可靠,並對未來AI發展提出挑戰。
馬斯克領導的AI新創公司xAI,估值從2024年5月的240億美元增至500億美元,並計劃籌集60億美元資金以建立全球最強超級電腦「Colossus」。其中,中東主權財富基金提供了約50億美元的關鍵支持。xAI將以此強化語言模型和自動駕駛技術,挑戰OpenAI等競爭者,並在AI領域中拓展影響力。
N001|【AI 訓練陷阱:AI 訓練數據品質下降的危機】 ── 1. 模型崩潰(Model Collapse) 2. 資料來源的重要性(Importance of Data Source) 3. 多樣性和代表性(Diversity and Representativeness)4. 保持數據品質
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本教學使用Automatic 1111介面   AI繪圖風行至今,網上已有不少中文教學,包括教導如何訓練LoRA、LoCon等模型的文章,而訓練上述模型時,通常會經過一道「Preprocess Images」工序,中文稱為「圖片預處理」。
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