云数据服务的未来是大规模和多租户的。本文介绍了现实世界中无服务器多租户（MT）数据架构，以了解不同类型的系统如何实现无服务器MT。虽然一些模式立即跳出来，但是调查的系统之间有惊人的多样性。本文涵盖了什么是...

本研究评估了大型语言模型（LLMs）在进行类似于人类的多轮对话时的能力。研究人员使用了一种名为Persona-Chat的数据集，该数据集包含有关对话参与者偏好和兴趣的信息。研究结果表明，LLMs在某些方面表现出了与人类类...

微软近日开源了一种名为EvoDiff的新型人工智能模型。该公司声称，只需给定一个蛋白质序列，这种AI模型就能生成高保真度、多样性的蛋白质。EvoDiff模型标志着人工智能技术在生物信息学领域的重大突破和应用。微软通过...

这项研究调查了高级AI写作助手，如InstructGPT，是否使人们的写作听起来过于相似，并可能使公共对话变得越来越单一。在人工智能的辅助下，许多人开始尝试新的写作方式，以提高工作效率和质量。然而，这一趋势的出现...

这项研究提出了一个新的范式，用于创建大规模、多样化的数据集，以训练AI代理进行视觉导航。在这种新的方法中，我们采用了一种创新的数据生成策略，这种策略能够有效地处理大规模的数据，同时保证数据的多样性和质量...

利用预训练的图像-文本扩散模型和生成对抗网络（GAN）进行训练，作者提出了一种创新的方法来创建高质量、个性化的3D头像。通过使用这些先进的模型，我们可以创建各种风格的多视角头像图像，从而实现多样性。 ## 核...

ProlificDreamer是一种提高文本到3D图像生成效果的新方法。它通过将3D参数视为随机变量来解决文本到3D生成中早期Score Distillation Sampling（SDS）方法中存在的过度饱和和低多样性等问题。这种变分Score Distillat...

Meta公司的ImageBind是一种多模态AI模型，可以根据文本描述生成图片，也可以根据图片生成文本描述。该模型使用互联网上的各种文本和图片进行训练，因此具有很高的准确性和多样性。但是，该模型有时可能会产生不相关...