Nvidia presenta una investigación innovadora sobre inteligencia artificial generativa en NeurIPS 2022
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Nvidia mostró innovaciones revolucionarias en inteligencia artificial (IA) en NeurIPS 2022. El gigante del hardware sigue superando los límites de la tecnología en aprendizaje automático (ML), autos sin conductor, robótica, gráficos, simulación, etc.
Las tres categorías de premios en NeurIPS 2022 fueron: Documentos de seguimiento de núcleo destacados, Conjuntos de datos y documentos de seguimiento de referencia sobresalientes, y Prueba de documento de tiempo. Nvidia ganó dos premios este año por sus trabajos de investigación de IA, uno que explora modelos de IA generativos basados en la difusión y el otro sobre la formación de agentes de IA generalistas.
Nvidia también mostró una serie de avances de IA en los que había estado trabajando durante el último año. Ha publicado dos artículos, sobre proporcionar enfoques de iluminación únicos y sobre la creación de modelos 3D, siguiendo su trabajo sobre 3D e IA generativa.
"NeurIPS es una importante conferencia sobre aprendizaje automático, y vemos un gran valor en participar en el programa entre otros líderes en el campo. Presentamos más de 60 proyectos de investigación en la conferencia y estamos orgullosos de tener dos artículos galardonados con el premio 2022 Premios NeurIPS por sus contribuciones al aprendizaje automático”, dijo Sanja Fidler, vicepresidenta de investigación de IA en Nvidia y 3D MoMa y GET3D Paper Editor, dice VentureBeat.
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Regístrate ahoraLa generación de datos sintéticos para imágenes, texto y video fueron los temas principales de varios artículos escritos por Nvidia. Otros temas tratados fueron el aprendizaje por refuerzo, la recopilación y el aumento de datos, los modelos meteorológicos y el aprendizaje federado.
Los modelos basados en difusión se han convertido en una de las técnicas más disruptivas en la IA generativa. Los modelos de difusión han mostrado un potencial intrigante para lograr una calidad de muestra de imagen superior en comparación con los métodos tradicionales como las GAN (redes antagónicas generativas). Los investigadores de Nvidia ganaron un premio Outstanding Main Track Paper por su trabajo en el diseño de modelos de difusión, que sugiere mejoras en el diseño de modelos basadas en un análisis de múltiples modelos de difusión.
Su artículo, titulado "Aclaración del espacio de diseño de modelos generativos basados en difusión", desglosa los componentes de un modelo de difusión en un diseño modular, lo que ayuda a los desarrolladores a identificar procesos que se pueden modificar para mejorar el rendimiento general del modelo. Nvidia dice que estos cambios de diseño sugeridos pueden mejorar significativamente la eficiencia y la calidad de los modelos de transmisión.
Los métodos definidos en el documento son en su mayoría independientes de los componentes del modelo, como la arquitectura de red y los detalles de capacitación. Sin embargo, los investigadores primero midieron los resultados de referencia para diferentes modelos usando sus capacidades de salida originales, luego los probaron en un marco unificado usando una fórmula definida, seguido de ajustes menores que llevaron a mejoras. Este método permitió al equipo de investigación evaluar adecuadamente diferentes opciones prácticas y proponer mejoras generales para el proceso de muestreo del modelo de difusión que son universalmente aplicables a todos los modelos.
Los métodos descritos en el artículo también han demostrado ser muy efectivos, lo que permite que los modelos alcancen puntuaciones récord con capacidades mejoradas frente a métricas de rendimiento como ImageNet-64 y CIFAR-10.< /p>
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Nvidia mostró innovaciones revolucionarias en inteligencia artificial (IA) en NeurIPS 2022. El gigante del hardware sigue superando los límites de la tecnología en aprendizaje automático (ML), autos sin conductor, robótica, gráficos, simulación, etc.
Las tres categorías de premios en NeurIPS 2022 fueron: Documentos de seguimiento de núcleo destacados, Conjuntos de datos y documentos de seguimiento de referencia sobresalientes, y Prueba de documento de tiempo. Nvidia ganó dos premios este año por sus trabajos de investigación de IA, uno que explora modelos de IA generativos basados en la difusión y el otro sobre la formación de agentes de IA generalistas.
Nvidia también mostró una serie de avances de IA en los que había estado trabajando durante el último año. Ha publicado dos artículos, sobre proporcionar enfoques de iluminación únicos y sobre la creación de modelos 3D, siguiendo su trabajo sobre 3D e IA generativa.
"NeurIPS es una importante conferencia sobre aprendizaje automático, y vemos un gran valor en participar en el programa entre otros líderes en el campo. Presentamos más de 60 proyectos de investigación en la conferencia y estamos orgullosos de tener dos artículos galardonados con el premio 2022 Premios NeurIPS por sus contribuciones al aprendizaje automático”, dijo Sanja Fidler, vicepresidenta de investigación de IA en Nvidia y 3D MoMa y GET3D Paper Editor, dice VentureBeat.
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Los modelos basados en difusión se han convertido en una de las técnicas más disruptivas en la IA generativa. Los modelos de difusión han mostrado un potencial intrigante para lograr una calidad de muestra de imagen superior en comparación con los métodos tradicionales como las GAN (redes antagónicas generativas). Los investigadores de Nvidia ganaron un premio Outstanding Main Track Paper por su trabajo en el diseño de modelos de difusión, que sugiere mejoras en el diseño de modelos basadas en un análisis de múltiples modelos de difusión.
Su artículo, titulado "Aclaración del espacio de diseño de modelos generativos basados en difusión", desglosa los componentes de un modelo de difusión en un diseño modular, lo que ayuda a los desarrolladores a identificar procesos que se pueden modificar para mejorar el rendimiento general del modelo. Nvidia dice que estos cambios de diseño sugeridos pueden mejorar significativamente la eficiencia y la calidad de los modelos de transmisión.
Los métodos definidos en el documento son en su mayoría independientes de los componentes del modelo, como la arquitectura de red y los detalles de capacitación. Sin embargo, los investigadores primero midieron los resultados de referencia para diferentes modelos usando sus capacidades de salida originales, luego los probaron en un marco unificado usando una fórmula definida, seguido de ajustes menores que llevaron a mejoras. Este método permitió al equipo de investigación evaluar adecuadamente diferentes opciones prácticas y proponer mejoras generales para el proceso de muestreo del modelo de difusión que son universalmente aplicables a todos los modelos.
Los métodos descritos en el artículo también han demostrado ser muy efectivos, lo que permite que los modelos alcancen puntuaciones récord con capacidades mejoradas frente a métricas de rendimiento como ImageNet-64 y CIFAR-10.< /p>
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