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Trinity College, Dublin
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大学绘制“大型人工智能”企业对政策的影响图
多所大学的研究人员识别出“大型人工智能”影响法律和监管的27种“企业俘获”模式。他们对新闻文章的分析揭示了用于控制叙事和塑造有利于企业的AI政策的方法。这项研究强调了公众对AI监管的更大关注的必要性。
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雷达系统利用人工智能区分昆虫种类
研究人员开发了一种新颖的雷达系统，能够区分包括蜜蜂和黄蜂等授粉昆虫在内的不同昆虫种类。该系统利用毫米波并分析昆虫翅膀拍打产生的微多普勒信号，以识别其运动模式的细微差异。一个在五种昆虫数据上训练的机器学习模型在物种级别分类方面达到了85%的准确率，在区分蜜蜂和黄蜂方面达到了96%的准确率。
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扩散模型加速取决于开销减少，而非仅仅是步数减少
单张图像扩散模型推理速度慢的原因在于内核启动开销和注意力内存流量，而非原始计算能力。通过在 `reduce-overhead` 模式下使用 `torch.compile` 进行优化，采用融合注意力后端，以及批处理无分类器引导，可以显著降低延迟。只有在这些优化之后，才应考虑使用蒸馏方法来进一步提高速度，同时仔细评估潜在的质量下降。