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        擴散模型攻克算法難題,AGI不遠(yuǎn)了!谷歌大腦找到迷宮最短路徑

        AIGC動態(tài)1年前 (2024)發(fā)布 新智元
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        擴散模型攻克算法難題,AGI不遠(yuǎn)了!谷歌大腦找到迷宮最短路徑

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        原標(biāo)題:擴散模型攻克算法難題,AGI不遠(yuǎn)了!谷歌大腦找到迷宮最短路徑
        關(guān)鍵字:模型,圖像,迷宮,算法,路徑
        文章來源:新智元
        內(nèi)容字?jǐn)?shù):3152字

        內(nèi)容摘要:


        新智元報道編輯:桃子
        【新智元導(dǎo)讀】解決最短路徑算法,也能被擴散模型完成。「擴散模型」也能攻克算法難題?
        一位博士研究人員做了一個有趣的實驗,用「離散擴散」尋找用圖像表示的迷宮中的最短路徑。
        作者介紹,每個迷宮都是通過反復(fù)添加水平和垂直墻生成的。
        其中,起始點和目標(biāo)點隨機選取。
        從起點到目標(biāo)點的最短路徑中,隨機采樣一條作為解決方案的路徑。最短路徑是通過精確算法算出來的。
        然后使用離散擴散模型和U-Net。
        將起點和目標(biāo)的迷宮被編碼在一個通道中,而模型在另一個通道中用解來消除迷宮的噪聲。
        再難一點的迷宮,也能做的很好。
        為了估算去噪步驟 p(x_{t-1} | x_t),算估算 p(x_0 | x_t)。在這個過程中可視化這一估計值(底行),顯示「當(dāng)前假設(shè)」,最終聚焦在結(jié)果上。
        英偉達高級科學(xué)家Jim Fan表示,這是一個有趣的實驗,擴散模型可以「渲染」算法。它可以僅從像素實現(xiàn)迷宮遍歷,甚至使用了比Transforme弱得多的U-Net。
        我一直認(rèn)為擴散模型是渲染器,而Transformer是推理引擎。看起來,渲染器本身也可以編碼非常復(fù)雜的順序算法。
        這個實驗簡直驚呆了網(wǎng)友,「擴散


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        文章來源:新智元
        作者微信:AI_era
        作者簡介:智能+中國主平臺,致力于推動中國從互聯(lián)網(wǎng)+邁向智能+新紀(jì)元。重點關(guān)注人工智能、機器人等前沿領(lǐng)域發(fā)展,關(guān)注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響,領(lǐng)航中國新智能時代。

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