打入AI底層！NUS尤洋團(tuán)隊(duì)用擴(kuò)散模型構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，LeCun點(diǎn)贊

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原標(biāo)題：打入AI底層！NUS尤洋團(tuán)隊(duì)用擴(kuò)散模型構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，LeCun點(diǎn)贊
關(guān)鍵字：模型,騰訊,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),參數(shù),噪聲
文章來源：量子位
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：3666字

內(nèi)容摘要：

克雷西 發(fā)自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI擴(kuò)散模型，迎來了一項(xiàng)重大新應(yīng)用——
像Sora生成視頻一樣，給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成參數(shù)，直接打入了AI的底層！
這就是新加坡國立大學(xué)尤洋教授團(tuán)隊(duì)聯(lián)合UCB、Meta AI實(shí)驗(yàn)室等機(jī)構(gòu)最新開源的研究成果。
具體來說，研究團(tuán)隊(duì)提出了一種用于生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的擴(kuò)散模型p(arameter)-diff。
用它來生成網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，速度比直接訓(xùn)練最多提高44倍，而且表現(xiàn)毫不遜色。
這一模型一經(jīng)發(fā)布，就迅速在AI社區(qū)引發(fā)強(qiáng)烈討論，圈內(nèi)人士對此的驚嘆，毫不亞于普通人看到Sora時(shí)的反應(yīng)。
甚至有人直接驚呼，這基本上相當(dāng)于AI在創(chuàng)造新的AI了。
就連AI巨頭LeCun看了之后，也點(diǎn)贊了這一成果，表示這真的是個(gè)cute idea。
而實(shí)質(zhì)上，p-diff也確實(shí)具有和Sora一樣重大的意義，對此同實(shí)驗(yàn)室的Fuzhao Xue（薛復(fù)昭）博士進(jìn)行了詳細(xì)解釋：
Sora生成高維數(shù)據(jù)，即視頻，這使得Sora成為世界模擬器（從一個(gè)維度接近AGI）。
而這項(xiàng)工作，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)散，可以生成模型中的參數(shù)，具有成為元世界級學(xué)習(xí)器/優(yōu)化器的潛力，從另一個(gè)新的重要維度向AGI邁進(jìn)。
言歸正傳

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作者微信：QbitAI
作者簡介：追蹤人工智能新趨勢，關(guān)注科技行業(yè)新突破