我們曾經承諾過自動駕駛汽車和機器人女僕。取而代之的是，我們看到了一個可以在國際象棋中克服我們，分析大量文字和圍欄的組成的上層情報系統。這是現代時代的最大驚喜之一：促進人們對機器人非常困難的物理任務，而算法越來越能夠模擬我們的思想。
長期以來，研究人員收到的另一個驚喜是這些算法的才華具有奇怪的創造力。
擴散模型是圖像生成工具（例如Dall·e和Imagen和穩定增殖）的骨幹，旨在創建經過訓練的圖片的碳副本。在實踐中，它們似乎是即興的，在圖像中混合在一起以創造新的東西 – 不僅是不合邏輯的顏色點，而且具有語義含義的連貫圖像。他說，這是擴散模型背後的“悖論” 朱利奧·佩羅利（Julio Perolly）他說，大赦國際的一名研究人員和巴黎蘇必利郡的物理學家：“如果他們正常工作，他們應該保存它。” “但是他們不這樣做 – 他們已經能夠生產新樣本了。”
要創建圖片， 增殖模型使用稱為還原的過程。他們將圖片轉換為數字噪聲（一組未插入的像素），然後重新組裝。這類似於將繪畫一遍又一遍地撕裂，直到我留下的一切都是一堆柔軟的灰塵，然後切在一起。多年來，研究人員都問：如果重新組裝模型，祖母如何輸入圖像？就像在全新的藝術品中重新組裝您的撕裂繪畫一樣。
現在，兩名物理學家提出了一個驚人的主張：它們是減少自己的藝術缺陷，從而導致流行的創造力。在 紙 ID 2025國際會議上的二人組為受過訓練的傳播模型提供了體育模型，以表明其創造力實際上是不可避免的過程，這是其建築的不可避免的直接結果。
通過闡明黑人廣場的流行率，新的研究可以對未來的人工智能研究產生重大影響，甚至可能是為了我們對人類創造力的理解。他說：“本文的真正優勢在於，它對某些事情並不瑣碎的事情做出了非常準確的預測，”他說，”他說，他說，他說，“ Luca Ambrogen荷蘭Radbod大學的計算機科學家。
底部抬起
梅森營是一位經過詳盡研究的學生，正在斯坦福大學學習應用物理學，也是新論文的主要作者，長期以來一直對形式著迷：實時系統融合在一起的操作。
了解人類和其他動物胚胎髮展的一種方法是通過所謂的 洪流風格，它以20世紀艾倫·託林（Alan Torring）的數學家命名。洪流模式解釋了細胞組如何在獨特的器官和四肢中組織自己。委託，這種協調發生在地方一級。沒有CEO監督電池數万億，以確保它們都與最終的身體計劃兼容。換句話說，單個細胞沒有針對其工作建立的身體的最終計劃。他們採取措施並糾正鄰居的跡象。該系統通常會從自下而上平穩地打開，但是不時它進行得很好，例如，手用額外的手指產生。
