MIT和Google联手推出StableRep技术,利用AI生成图像训练高效AI模型

德国人工智能初创公司 Black Forest Labs (黑森林实验室)近日发布了一款FLUX Pro 微调 API,用户可以通过这款 API 使用仅仅五张样本图像来定制 FLUX Pro AI 图像模型,以匹配特定品牌的视觉风格。据 Black Forest Labs 介绍,经过微调后,模型仍然保持灵活性,能够将用户提供的内容融入到新的图像创作中,该系统能够生成最高达四百万像素的高分辨率图像。借助 FLUX Pro 微调 API,创作者可以利用自己的图片和概念对 FLUX.1[pro] 进行定制,从而更好地控制最终结果。用户提供的图像可用于训练 FLUX Pro 模
来自德国达姆施塔特工业大学的最新研究揭示了一个令人深思的现象:即便是当前最先进的AI图像模型,在面对简单的视觉推理任务时也会出现明显失误。这项研究结果对AI视觉能力的评估标准提出了新的思考。研究团队采用了由俄罗斯科学家Michail Bongard设计的Bongard问题作为测试工具。这类视觉谜题由12张简单图像组成,分为两组,要求识别出区分这两组的规则。对于大多数人来说,这种抽象推理任务并不困难,但AI模型的表现却令人意外。即便是目前被认为最先进的多模态模型GPT-4o,在100个
OpenAI最近公布了一项名为sCM(简化型、稳定型和可扩展型一致性模型)的突破性技术,这一创新彻底改变了AI图像模型的训练方式。该技术在原有的一致性模型(CMs)基础上实现了重大突破,为快速图像生成开辟了新天地。技术核心优势:只需两步计算即可生成高质量图像在A100GPU上生成一张图片仅需0.11秒相比传统扩散模型,速度提升50倍最大模型参数达15亿,创下新纪录在实际测试中,sCM的表现令人瞩目。在CIFAR-10数据集上获得了2.06的FID评分,在ImageNet上生成512x512像素图像时达到了1.88的优异成
["Galileo Lab 推出新的指标,帮助改进生成 AI 的准确性","OpenAI GPT-4 在基本问答任务中有 23% 的幻觉倾向","Galileo Labs 的新指标包括正确性和上下文一致性","这些新工具可帮助企业在 AI 实现中测试和减轻幻觉问题"]
["多伦多大学和麻省理工学院科学家实验发现,使用描述性标签训练的AI系统可能做出比人类更为苛刻的决定。","研究揭示AI算法训练存在深刻缺陷,可能影响租房、贷款、手术等方面的决策,给人类带来灾难性后果。","实验以狗图像数据集为例,结果显示描述性标签导致对违规狗的判断更严厉,可能引发社会不公。","算法可能在博士申请、招聘等领域强化社会偏见,加剧不平等。研究人员敦促及早纠正这一问题。","在AI主导的时代,正确标注数据以避免算法偏见至关重要,否则将对人类生活产生严重影响。"]
["亚马逊超越UPS成美国最大包裹递送公司","亚马逊预测到年底将递送59亿个包裹","亚马逊与Salesforce扩大合作提振股价","合作加深数据和人工智能领域的产品集成","首次在AWS市场上提供选定的Salesforce产品"]