2023年,我们看到了扩散模型推理速度方面的一些重大理论改进,例如Song等人的原始一致性模型论文,以及最近的LCM。(另外,对抗扩散蒸馏。)我们已经开始看到使用这些想法的项目,例如Dan Wood的Art Spew(每秒77512×512图像,在单个4090上)、Modal的Turbo.art(基于SDXL Turbo) 和fal.ai的30fps脸部交换。
8. 合成数据激增。合成数据在AI领域正变得至关重要,尤其是在医疗保健和金融等敏感领域(作为隐私和偏见的解决方案)。如果我们能解决合成数据问题,它将有利于开源,因为在开源领域,购买海量数据集并不是一种选择。
MEG主要应用:定位脑功能、研究大脑通信、诊断和治疗规划、研究神经发育和疾病等。
曾经,专家们一度非常有信心。
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