擴散模型攻克算法難題，AGI不遠了！谷歌大腦找到迷宮最短路徑

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原標題：擴散模型攻克算法難題，AGI不遠了！谷歌大腦找到迷宮最短路徑
關鍵字：模型,圖像,迷宮,算法,路徑
文章來源：新智元
內容字數：3152字

內容摘要：

新智元報道編輯：桃子
【新智元導讀】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添加水平和垂直墻生成的。
其中，起始點和目標點隨機選取。
從起點到目標點的最短路徑中，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「當前假設」，最終聚焦在結果上。
英偉達高級科學家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迷宮遍歷，甚至使用了比Transforme弱得多的U-Net。
我一直認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雜的順序算法。
這個實驗簡直驚呆了網友，「擴散

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作者簡介：智能+中國主平臺，致力于推動中國從互聯網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發展，關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響，領航中國新智能時代。