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最近，扩散模型（Diffusion Model）在图像生成领域取得了显著的进展，为图像生成和视频生成任务带来了前所未有的发展机遇。尽管取得了令人印象深刻的结果，扩散模型在推理过程中天然存在的多步数迭代去噪特性导致了较高的计算成本。
当下，AI代码生成领域正在野蛮式生长，巨头涌入，AI员工频频上线企业；首个AI程序员Devin被曝造假…… 面对风起云涌的代码生成变革，李建国给出了这样一个明确论断。
《DoraemonGPT: Toward Understanding Dynamic Scenes with Large Language Models》
相信很多朋友都看过这篇论文，在 2023 年 3 月，一支来自加拿大滑铁卢大学、清华大学和新加坡管理大学的团队，发表了一篇大模型综述《A Survey of Large Language Models》.
近，来自澳大利亚蒙纳士大学、蚂蚁集团、IBM 研究院等机构的研究人员探索了模型重编程 (model reprogramming) 在大语言模型 (LLMs) 上应用，并提出了一个全新的视角
来自Meta、基于Llama2，可是开源界最先进的AI编程大模型之作
这次，谷歌要凭「量」打败其他竞争对手。 当地时间本周二，谷歌在 Google’s Cloud Next 2024 上发布了一系列 AI 相关的模型更新和产品，包括 Gemini 1.5 Pro 首次提供了本地音频（语音）理解功能、代码生成新模型 CodeGemma、首款自研 Arm 处理器 Axion 等等。
对代码大模型而言，比能做编程题更重要的，是看是能不能适用于企业级项目开发，是看在实际软件开发场景中用得顺不顺手、成本高不高、能否精准契合业务需求，后者才是开发者关心的硬实力。
Diffusion 不仅可以更好地模仿，而且可以进行「创作」。扩散模型（Diffusion Model）是图像生成模型的一种。有别于此前 AI 领域大名鼎鼎的 GAN、VAE 等算法，扩散模型另辟蹊径，其主要思想是一种先对图像增加噪声，再逐步去噪的过程，其中如何去噪还原图像是算法的核心部分。而它的最终算法能够从一张随机的噪声图像中生成图像。
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