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Prafulla Dhariwal
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OpenAI 推进一致性模型，实现更快、更高质量的 AI 生成
OpenAI 推出了 sCM，一种新的连续时间一致性模型方法，显著加快了生成式 AI 的采样速度。该方法简化和稳定了训练，使模型能够仅用两步生成与扩散模型相当的高质量样本，速度提升了约 50 倍。研究表明，sCMs 可以有效地与教师扩散模型进行扩展，并在 ImageNet 等基准测试中以更低的计算成本取得最先进的成果。
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OpenAI的GPT-3在多样化的NLP任务中展现出强大的少样本学习能力
OpenAI推出了GPT-3，一个拥有1750亿参数的庞大语言模型，在少样本学习能力方面取得了显著进步。与之前需要大量特定任务微调的模型不同，GPT-3只需少量示例或指令即可执行新的语言任务，并在各种NLP基准测试中取得有竞争力的结果。虽然在翻译和问答等领域表现强劲，但该模型在某些数据集上仍面临挑战，并且在与其训练数据相关的方法论上存在问题。值得注意的是，GPT-3可以生成人难以区分的、由人类撰写的新闻文章，引发了对其更广泛社会影响的讨论。