来自纽约大学、麻省理工学院和谷歌的研究团队近日提出了一个创新框架，旨在解决扩散模型在推理时间扩展方面的瓶颈问题。这一突破性研究超越了传统简单增加去噪步骤的方法，为提升生成模型性能开辟了新途径。该框架主要从两个维度展开:一是利用验证器提供反馈，二是实施算法以发现更优的噪声候选。研究团队以256×256分辨率的预训练SiT-XL模型为基础，在保持250个固定去噪步骤的同时，创新性地引入了专用于搜索操作的额外计算资源。在验证系统方面，研究采用了两个Oracle Verifie

Google AI近日发布了Gemma-APS，这是一套专门用于文本到命题分割的模型集合，旨在解决当前机器学习模型在处理复杂人类语言时面临的诸多挑战。Gemma-APS源自经过微调的Gemini Pro模型，通过多领域合成数据训练而成。这种创新方法使模型能够适应各种句子结构和领域，大大提高了其versatility。该模型集合现以Gemma-7B-APS-IT和Gemma-2B-APS-IT两种版本在Hugging Face平台上提供，以满足不同的计算效率和准确性需求。这些模型的核心优势在于能将复杂文本高效分割成包含底层信息的有意义命题单元，为后续

Google AI Studio发布全新原生提示库，集成了长文本上下文、多模态输入（图像、视频、音频）与结构化输出等功能，旨在为用户在教育、编程、旅行等多领域提供丰富多元的体验。此库包含配方生成器、数学导师、数学作业生成器、寻宝游戏设计、单元测试生成器、旅行建议等实用功能，通过直观展示和全面信息，增强用户探索感与创新体验。用户只需登录Google AI Studio，访问Prompt Gallery，选择合适提示词并输入需求，即可获取所需内容。该工具的推出为内容创作与日常工作的便利性带来了显著提升。

["Google推出Gemini Pro，最佳模型用于安卓应用中的文本和图像推理任务","使用Google AI Studio进行原型制作和运行提示，并导出模型为代码","安卓应用可以使用Google AI客户端SDK访问Gemini模型","Gemini还提供了多模态模型和较小的Gemini Nano模型","Gemini Nano可在设备端运行，确保可预测延迟和离线应用的数据安全"]

["谷歌AI负责人Demis Hassabis认为，人工智能的发展对人类构成了类似气候变化的威胁，担心出现超级智能系统失控等恶意可能性。","他强调必须像气候变化一样认真对待AI的风险，并呼吁建立类似联合国气候变化政府间专门委员会（IPCC）的独立机构来监管AI。","谷歌、微软、OpenAI和Anthropic宣布成立了1,000万美元的AI安全基金，旨在推动对最有能力的AI模型进行有效测试和评估的研究。"]