The Coming Wave, scritto da Mustafa Suleyman, cofondatore di DeepMind, è un’analisi approfondita sulle sfide e le opportunità che tecnologie emergenti come l’intelligenza artificiale (AI) e la biotecnologia stanno ponendo alla società e all’ordine globale. Suleyman esplora il lato oscuro e promettente di queste innovazioni, ponendo una domanda critica per il ventunesimo secolo: come possiamo evitare che queste tecnologie, capaci di potenzialmente migliorare la vita su scala globale, diventino anche fonti di potere incontrollato e minaccia per le democrazie?
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Generative AI rappresenta un’importante evoluzione dell’intelligenza artificiale, in grado di creare contenuti originali come testi, immagini, video e audio in risposta a richieste degli utenti. Questa tecnologia si basa su modelli di apprendimento profondo, noti come modelli fondazionali, che analizzano grandi quantità di dati per identificare schemi e generare risposte pertinenti.
Secondo McKinsey, il potenziale economico di Generative AI è significativo, con stime che indicano un valore annuale compreso tra $6.1 trilioni e $7.9 trilioni se implementato su larga scala nell’economia globale. Questo valore deriva da una combinazione di casi d’uso che potrebbero migliorare la produttività e ridurre i costi in vari settori.
Hiroshima e Nagasaki non sono note per la loro particolare religiosità, ma piuttosto per essere state vittime di devastanti bombardamenti atomici da parte degli Stati Uniti durante la Seconda Guerra Mondiale.
Hiroshima è stata scelta come sede simbolica per l’evento “AI Ethics for Peace: World Religions commit to the Rome Call”, che ha riunito leader religiosi di tutto il mondo per firmare la “Rome Call for AI Ethics”
L’articolo ‘Imagine Flash: Accelerating Emu Diffusion Models with Backward Distillation‘ discute la ricerca GenAI che supporta le ultime funzionalità di generazione di immagini in Meta AI, oltre al rilascio di Meta Llama 3.
Questa ricerca si concentra sull’accelerazione dei modelli di diffusione Emu attraverso una tecnica chiamata Backward Distillation. La Backward Distillation mira a mitigare le discrepanze tra addestramento e inferenza calibrando il modello studente sulla sua stessa traiettoria inversa. Questo approccio è fondamentale per consentire la generazione di campioni ad alta fedeltà e diversificati utilizzando un numero minimo di passaggi, tipicamente compreso tra uno e tre.
L’articolo introduce anche la Shifted Reconstruction Loss, che adatta dinamicamente il trasferimento di conoscenza in base al passo temporale corrente, e la Noise Correction, una tecnica di inferenza che migliora la qualità del campione affrontando le singolarità nella previsione del rumore.
Attraverso esperimenti approfonditi, lo studio dimostra che il loro metodo supera i concorrenti esistenti sia in metriche quantitative che in valutazioni umane, raggiungendo prestazioni paragonabili al modello insegnante con soli tre passaggi di denoising, facilitando così una generazione efficiente di alta qualità.
Sintesi :
I modelli di diffusione rappresentano un robusto framework generativo, tuttavia implicano un processo inferenziale dispendioso. Le tecniche di accelerazione correnti spesso degradano la qualità delle immagini o risultano inefficaci in scenari complessi, specie quando si limitano a pochi step di elaborazione.
Nel presente studio, META introduce un innovativo framework di distillazione ideato per la produzione di campioni vari e di alta qualità in soli uno a tre step. La metodologia si articola in tre componenti fondamentali: (i) Distillazione inversa, che riduce il divario tra fase di addestramento e inferenza attraverso la calibrazione dello studente sulla propria traiettoria inversa; (ii) Perdita di ricostruzione adattiva, che modula il trasferimento di conoscenza in funzione del tempo di passaggio specifico; e (iii) Correzione adattiva del rumore, una strategia inferenziale che raffina la qualità dei campioni intervenendo sulle anomalie nella previsione del rumore.
Mediante una serie di esperimenti approfonditi, META ha verificato che il metodo eccelle rispetto ai rivali in termini di metriche quantitative e giudizi qualitativi forniti da valutatori umani. In modo significativo, il nostro approccio raggiunge livelli di performance similari al modello originale con soli tre step di denoising, promuovendo una generazione di immagini di alta qualità e ad alta efficienza.