🌐 MidJourney的最新v6更新专注于提高画质和用户体验，预示着AI视频生成领域的激烈竞争。
2017年，新墨西哥州洛斯阿拉莫斯国家实验室的Paul Johnson开始使用机器学习来理解地震的数据。他建立了一个人工模拟地震的实验室，用各种方法来模拟地震。
加利福尼亚大学洛杉矶分校和Snap Inc.的研究团队开发了一种名为“Dual-Pivot Tuning”的个性化图像恢复方法。双轴调整是一种用于在盲目图像恢复背景下定制文本到图像的先验的方法。该过程涉及使用个体的一组有限数量的高质量图像来增强其其他降质图像的恢复。其主要目标是确保恢复的图像对个体的身份和降质输入图像具有高保真度，同时保持自然外观。
该研究表明使用大型语言模型可以显著提高文本嵌入的质量。该研究的训练过程极大地减少了对中间预训练的需求，相较于当前的多阶段系统，更加简洁高效。
站长之家（ChinaZ.com）1月4日 消息:Meta在解决其产品和广告系统中涉及的人工智能调试挑战方面取得了新突破，推出了一款名为HawkEye的生成式AI调试工具。随着人工智能成为Meta产品的核心，调试问题需要跨团队进行大量协调，而HawkEye的目标是通过引入分支决策系统简化这一流程，迅速识别和解决异常问题。