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

在自然界中，动物们通过各种声音进行交流，从海豚的口哨声到大象的隆隆声，再到鸟鸣的颤音，每一种声音都蕴含着特定的模式和结构。这些细微的声音差异对人类来说难以识别，但人工智能（AI）的模式识别能力为解码这些“野性的呼唤”提供了新的可能性。加拿大Carleton University的鲸鱼生物学家Shane Gero花费了20年时间研究鲸鱼的交流方式。他发现，同一家族的鲸鱼会发出特定的声音，而不同区域的抹香鲸甚至有自己的“方言”。这些声音，特别是称为尾音的咔嗒声，是鲸鱼在水面上与

近日，美国联邦贸易委员会（FTC）对在线评论平台 Sitejabber 采取了执法行动，指控该公司违反新规，伪造产品评论。根据 FTC 的指控，Sitejabber 通过使用销售点(POS)问卷收集的反馈，虚假提升了商家的评论数量，从而误导消费者对产品的真实看法。FTC 指出，Sitejabber 的做法相当 “欺骗性”，该公司在顾客未实际体验任何产品或服务之前，就要求他们对购物体验进行评分和评论。这种方式不仅扭曲了顾客对产品的真实反馈，也使得许多商家能够在网站上展示这些并不基于真实消费体验的评论。

有研究团队展示了一种创新的视觉位置识别技术Revisit Anything，只要输入图片，就能能识别出图片中是在什么地方。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney这项技术结合了最新的 SAM（Segment Anything Model）和 DINO(Self-Distillation with No Labels)，旨在提升图像段的检索效果，从而实现更精确的地点重识别。这项技术的核心在于图分段的检索能力，研究团队使用了一系列数据集，包括 Baidu、VPAir、Pitts 和17places 等，提供了全面的测试基础。为了方便用户使用，研究者建议大家从17places 这个较

近日，哈佛肯尼迪学院的“错误信息审查”研究发现，人工智能生成的虚假研究论文正在渗透到谷歌学术等学术搜索引擎中。这可能会削弱公众对科学发现的信任，并破坏依赖尖端研究的行业的产品开发。

知名协作工具Notion日前宣布推出全新的"Notion Sites"功能，让用户能够轻松将Notion页面转化为完整网站。这一举措标志着Notion正式进军网站建设领域，为用户提供了一种快速、简便的网络发布解决方案。

["好的研究不会被埋没，只会历久弥新。近一周以来，OpenAI视频生成大模型Sora持续引发关注。","团队推出新版本SiT，进一步提升质量、速度和灵活性。","最新论文《Scalable Diffusion Models with Transformers》在ICCV2023获得认可，引领技术发展。","SiT通过插值探索更广阔的设计空间，为图像生成领域带来新的可能性。"]