雅芙豆奶卡内基梅隆大学（CMU）和Google DeepMind的研究人员引入了一种突破性的方法，称为。该方法利用直接反向传播来微调文本到图像扩散模型，解决了将这些模型与所需的奖励功能对齐的挑战。AlignProp提供了一种更高效和有效的方式来优化文本到图像扩散模型，适用于图像生成等领域。

　　概率扩散模型已经成为连续领域生成建模的标准。DALLE，一种文本到图像扩散模型，已经成为该领域的领导者。这些模型以其能够通过在广泛的网络规模数据集上训练来生成图像的能力而闻名。然而，它们的无监督或弱监督性质使得在下游任务中控制其行为，如优化图像质量、图像文本对齐或伦理图像生成成为一项具有挑战性的任务。

　　最近的尝试使用强化学习技术来微调扩散模型受制于梯度估算中的高方差。AlignProp通过在去噪过程中启用奖励梯度的端到端反向传播，从而对这一问题提供了创新性的解决方案，将扩散模型与所需的奖励功能对齐。

　　减轻高内存需求: AlignProp通过微调低秩适配器权重模块和实施梯度检查点来减轻通常与现代文本到图像模型的反向传播相关的高内存需求。

　　性能评估: 研究论文评估了AlignProp在微调扩散模型以实现各种目标的性能，包括图像文本语义对齐、美学、图像可压缩性以及生成图像中对象数量的可控性等目标的性能。AlignProp在较少的训练步骤中实现了更高的奖励，胜过了其他方法。

　　概念上的简单性: AlignProp因其概念上的简单性而备受赞誉，使其成为基于可区分奖励函数的扩散模型优化的明智选择。

　　AlignProp利用从奖励函数获得的梯度来微调扩散模型。这种方法提高了采样效率和计算有效性。实验一致表明，AlignProp在优化一系列奖励函数方面的有效性，甚至对于难以仅通过提示定义的任务也是如此。

　　未来，研究人员可以探索将AlignProp的原则扩展到基于扩散的语言模型，以增强其与人类反馈的一致性。

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　　扩散模型已经革新了各类数据的生成建模。但是在实际应用中，如根据文本描述生成美观图像，仍需要微调模型。其效率、通用性和有效性使其成为机器学习和生成建模领域研究者和从业者的有价值工具。

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　　Google旗下的人工智能子公司DeepMind发布的一项研究表明，大型语言模型除了在文本数据处理方面表现出色之外具备出色的图像和音频数据压缩能力。这一发现为重新审视LLMs的潜力提供了新的角度。这表明LLMs的性能与数据集的大小有关，压缩率可以作为评估模型对数据集信息学习的指标。

　　DeciAI最近推出了DeciDiffusion1.0，这是一项令人振奋的创新，旨在解决文本到图像生成领域的挑战。将文本描述转化为栩栩如生的图像一直是人工智能领域的难题，因为这涉及到自然语言理解和视觉内容创建之间的巨大差距。随着研究人员继续推动AI能够实现的界限，我们可以期待进一步的突破，使我们更接近一个世界，其中文本无缝地转化为引人入胜的图像，从在各个行业和领�

　　GoogleDeepMind发布了一款名为AlphaMissense的新型人工智能模型，该模型专注于分析DNA突变对健康的影响，预测基因错义变异的致病性，从加速了罕见疾病的研究。该模型不仅为医学研究领域带来了革命性的工具展示了人工智能在生物学中的广泛应用潜力。它可以帮助快速排除不太可能导致疾病的基因变异，但最终的诊断和治疗仍需要深入的临床研究。

　　大型语言模型在推理任务上表现出令人惊艳的能力，特别是在给出一些样例和中间步骤时。prompt方法往往依赖于LLM中的隐性知识，当隐性知识存在错误或者与任务不一致时，LLM就会给出错误的回答。对于GPT3.5来说，这种改进并不显著，因为在处理文本输入时，它经常产生除规则幻觉以外的错误。

　　来自谷歌、CMU的研究发现，语言模型在图像、视频生成领域的性能一直不如扩散模型，主要原因是缺乏有效的视觉表示。通过引入一种名为MAGVIT-v2的视频tokenizer，采用无查找量化和增强功能的设计，研究者成功改进了图像和视频生成的质量，超越了现有技术。通过这一研究，我们可以看到语言模型在视觉生成领域的潜力，以及如何通过创新的设计和改进来实现更好的性能。

　　【新智元导读】谷歌DeepMind提出了一个全新的优化框架OPRO，仅通过自然语言描述就可指导大语言模型逐步改进解决方案，实现各类优化任务。「深呼吸，一步一步地解决这个问题。这项研究首次提出并验证了使用大语言模型进行优化的有效性，为利用LLM进行更广泛优化任务提供了框架和经验，是这个新的研究方向的开拓性工作，具有重要意义。

　　大型语言模型因其模仿人类特性引起了广泛关注。这些模型能够回答问题、生成内容、总结长文本段落等等。PB不需要更新参数来进行自我参照的自我改进，这表明未来更广泛、更有能力的LLMs可能会从这一策略中受益。

　　在大模型不断取得突破的2023，把大模型当做大脑来辅助运行的具身智能机器人研究也在被迅速推进。2个多月前，谷歌DeepMind推出了第一个控制机器人的视觉-语言-动作模型——RT-2。未来的另一个方向是进一步探索不同数据集的混合会如何影响跨具身智能体泛化，以及这种泛化是如何是实现的。

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