吃“有毒”数据,大模型反而更听话了!来自港科大&华为诺亚方舟实验室
大模型也学会“吃一堑,长一智”了。来自香港科技大学和华为诺亚方舟实验室的最新研究发现:相比于一味规避“有毒”数据,以毒攻毒,干脆给大模型喂点错误文本,再让模型剖析、反思出错的原因,反能够让模型真正理解“错在哪儿了”,进避免胡说八道。实验还进一步证明,通过“从错误中学习”策略获得的防御能力,不仅效果显著具有很强的泛化性,能够广泛应对同一攻击模式下的多种不同话题。
基于DiT,支持4K图像生成,华为诺亚0.6B文生图模型PixArt-Σ来了
开发顶级的文生图模型需要大量资源,因此资源有限的个人研究者基本都不可能承担得起,这也成为了AIGC社区创新的一大阻碍。同时随着时间的推移,AIGC社区又能获得持续更新的、更高质量的数据集和更先进的算法。
复旦大学联合华为诺亚提出VidRD框架,实现迭代式的高质量视频生成
复旦大学联合华为诺亚方舟实验室的研究者基于图像扩散模型提出了一种迭代式生成高质量视频的方案——VidRD。该方案旨在对生成视频的质量和序列长度上进行突破,实现了高质量、长序列的可控视频生成。图3.生成效果与现有的方法进行可视化对比最后,如图3所示,分别为本文生成结果与现有方法Make-A-Video[3]和ImagenVideo[4]的可视化比较,展现了本文模型质量更好的生成效果。