OpenAI 研究:视频生成模型可作为世界模拟器
OpenAI 发布研究,探索在视频数据上大规模训练生成模型,联合在可变时长、分辨率和宽高比的视频与图像上训练文本条件扩散模型,并采用在视频和图像 latent code 的时空 patch 上运行的 Transformer 架构。其最大模型 Sora 能生成一分钟高保真视频,结果表明扩展视频生成模型是构建通用物理世界模拟器的一条有前景的路径。
推荐理由:OpenAI 首次公开 Sora 的技术路线,说明视频生成模型可扩展为物理世界模拟器。
文本之外的能力:视觉理解、图文混合、音视频输入输出的模型与产品进展。
OpenAI 发布研究,探索在视频数据上大规模训练生成模型,联合在可变时长、分辨率和宽高比的视频与图像上训练文本条件扩散模型,并采用在视频和图像 latent code 的时空 patch 上运行的 Transformer 架构。其最大模型 Sora 能生成一分钟高保真视频,结果表明扩展视频生成模型是构建通用物理世界模拟器的一条有前景的路径。
推荐理由:OpenAI 首次公开 Sora 的技术路线,说明视频生成模型可扩展为物理世界模拟器。
OpenAI 在 DevDay 上发布 GPT-4 Turbo,支持 128K 上下文并下调价格,同时推出 Assistants API、GPT-4 Turbo with Vision 和 DALL·E 3 API 等开发者产品。
推荐理由:OpenAI 在 DevDay 一次性公布 GPT-4 Turbo、Assistants API 等多项更新,可据此了解其模型与开发者产品的整体走向。
OpenAI 发布 GPT-4V(ision) 系统卡,介绍该多模态模型的能力与安全评估情况。
OpenAI 宣布 ChatGPT 新增看、听、说能力,可处理图像与语音输入并语音回复。
Hugging Face 博客发布 3D Gaussian Splatting 入门介绍,说明这是一种从少量图像学习逼真场景并实时渲染的栅格化技术。文章拆解了完整流程:先用 COLMAP 做 Structure from Motion 估计点云,再把每个点转成高斯并训练,训练中通过可微高斯栅格化计算损失,并按梯度大小自动分裂、克隆或剪枝高斯。
推荐理由:文章把 3D Gaussian Splatting 的流程拆成可理解的步骤,并列出显存、磁盘与渲染管线兼容性等实际限制。
Hugging Face 发布开源视觉语言模型 IDEFICS,基于 DeepMind 未公开的 Flamingo 复现,接受任意图像与文本序列输入并生成文本,提供 9B 和 80B 两个参数规模及对应的 instruct 版本。
推荐理由:Hugging Face 复现了未开源的 Flamingo,并公开训练数据、技术教训与红队评估过程,读者可据此了解开源多模态模型的复现路径。
OpenAI 发布 GPT-4,称其为扩展深度学习的最新里程碑。GPT-4 是一个大型多模态模型,接受图像和文本输入、输出文本,在许多真实场景中能力不及人类,但在多项专业和学术基准上达到人类水平。
推荐理由:OpenAI 官方给出 GPT-4 的多模态输入形态与基准表现,可据此了解这一代模型的能力边界。
OpenAI 发布 GPT-4,可生成、编辑并与用户迭代完成创意与技术写作任务,例如创作歌曲、撰写剧本,或学习用户的写作风格。
推荐理由:OpenAI 官方发布 GPT-4,读者可据此了解新模型在创意与技术写作上的生成、编辑与迭代能力。
Kakao Brain 与 Hugging Face 联合发布开源图文数据集 COYO(7 亿对)以及基于它训练的 ViT 和 ALIGN 模型,这是 ALIGN 模型首次免费开源,也是 ViT 和 ALIGN 首次附带训练数据集发布。
推荐理由:Kakao Brain 公开了首个开源 ALIGN 模型及配套 COYO 数据集,读者可据此了解可复现的视觉语言训练路径。
Hugging Face 博客介绍 Salesforce Research 的 BLIP-2 已集成进 Transformers,可在冻结图像编码器与大语言模型之间加入轻量 Q-Former 完成视觉语言预训练。
推荐理由:以 New Yorker 漫画为例演示 BLIP-2 的零样本图像描述、提示续写与视觉问答,可据此快速上手多模态推理。
OpenAI 发布 Point-E,一个可根据复杂提示词生成 3D 点云的系统。
Hugging Face 在 Transformers 库中加入 Perceiver IO,这是首个可处理文本、图像、音频、视频、点云等多种模态及其组合的 Transformer 类模型。
推荐理由:Hugging Face 把 Perceiver IO 集成进 Transformers,读者可了解其跨模态架构与各模态实现细节。
OpenAI 在 CLIP 中发现了一类多模态神经元,无论概念以文字、符号还是概念形式呈现,这些神经元都会产生响应。这可能解释 CLIP 为何能准确分类出人意料的概念视觉变体,也是理解 CLIP 及类似模型所学关联与偏见的重要一步。
推荐理由:OpenAI 在 CLIP 中发现对同一概念的多模态神经元,为理解其分类准确性与习得偏见提供线索。
OpenAI 发布名为 CLIP 的神经网络,通过自然语言监督高效学习视觉概念。CLIP 只需提供待识别视觉类别的名称,即可应用于任意视觉分类基准,类似 GPT-2 和 GPT-3 的零样本能力。
推荐理由:OpenAI 介绍 CLIP 用自然语言监督学习视觉概念,读者可了解零样本视觉分类的思路来源。
OpenAI 训练了一个名为 DALL·E 的神经网络,可根据自然语言文本描述生成图像,覆盖自然语言可表达的多种概念。
推荐理由:OpenAI 公布 DALL·E 这一从文本生成图像的神经网络,可据此了解文生图方向的早期形态。
OpenAI 推出 Jukebox,一个能生成音乐(包括初级人声)的神经网络,以原始音频形式输出,覆盖多种曲风和艺术家风格。OpenAI 同时公开了模型权重和代码,并提供用于试听生成样本的工具。
推荐理由:OpenAI 公开 Jukebox 的模型权重与代码,读者可了解其生成原始音频音乐的能力边界。
OpenAI 发布 MuseNet,这是一个深度神经网络,能生成 4 分钟、包含 10 种乐器的音乐作品,并可融合从乡村到莫扎特再到披头士的多种风格。MuseNet 并未被显式编程音乐知识,而是通过学习预测数十万个 MIDI 文件中的下一个 token 来发现和声、节奏与风格规律。
推荐理由:OpenAI 公开 MuseNet 的生成能力与训练方式,读者可了解其与 GPT-2 同源的技术路线。