解码器关键词检索结果

解码器重播:腐败损害民主和人权

Decoder Replay: Corruption hurts democracy and human rights

当法治不适用于世界领导人时,他们能被控制吗?总统或总理应该凌驾于法律之上吗?

解码器重播:为什么反对觉醒主义?

Decoder Replay: Why a backlash against wokeism?

在美国,“觉醒”一词陷入了一场分裂性的文化战争。为什么社会正义的理念没有被普遍接受?

解码器重播:世界上一半的人应该享有更少的基本权利吗?

Decoder Replay: Should half the world have fewer basic rights?

联合国表示,在妇女面临严重歧视的地方,我们需要将其视为种族隔离。但这个想法并没有被普遍接受。

解码器:世界上最大的民主国家有多健康?

Decoder: How healthy is the world’s largest democracy?

选举动摇了总理纳伦德拉·莫迪及其执政党的野心。但他们可能为印度衰落的民主注入了新的活力。

新闻解码器热门提示:聚焦解决方案而不仅仅是问题

News Decoder Top Tips: Spotlight solutions not just problems

报道一个无法解决的问题有什么意义?相反,应该找出人们可以采取行动的解决方案。

解码器重播:苏丹内战和饥荒

Decoder Replay: Civil war and starvation in Sudan

苏丹内战正在这个本已不稳定的地区引发人道主义危机。这不是世界可以忽视的事情。

神经编解码器语言模型 - VALL-E 可以从三秒的录音中重现声音

A neural codec language model - VALL-E can reproduce a voice from a three-second audio recording

文本转语音模型通常需要更长的训练样本,而 VALL-E 只需几秒钟就能创造出听起来更自然的合成语音。

采用自我监督表示作为高效生成的潜在空间

Adapting Self-Supervised Representations as a Latent Space for Efficient Generation

我们引入了 Representation Tokenizer (RepTok),这是一种生成建模框架,它使用从自监督视觉转换器获得的单个连续潜在标记来表示图像。在预先训练的 SSL 编码器的基础上,我们仅微调语义标记嵌入,并将其与使用标准流匹配目标联合训练的生成解码器配对。这种适应通过低级的、与重建相关的细节丰富了令牌,从而实现了忠实的图像重建。为了保留原始 SSL 空间的有利几何形状,我们添加了余弦相似度损失......

经济学家猛烈抨击“真人秀明星”特朗普将球放在关键政策上

Economist slams 'reality star' Trump for dropping the ball on key policies

总统唐纳德·特朗普(Donald Trump)经常声称他从前总统乔·拜登(Joe Biden)继承了一个可怕的经济,并在一夜之间转过身来。然而,美国在拜登(Biden)下的失业率较低,尽管到目前为止,但失业率与上一位总统的情况并没有发生重大变化。根据美国劳工统计局(BLS)的数据,2025年6月,美国的失业率为4.1%。经济学家凯瑟琳·爱德华兹(Kathryn Edwards)在7月中旬出现在新共和国的播客“每日爆炸”中对特朗普对经济的处理进行了分析。主持人格雷格·萨金特(Greg Sargent)将爱德华兹(Edwards)描述为“当今特朗普工艺学的更好的解码器之一”,她在采访期间对特朗普的

jpeg ai模糊了真实和合成之间的界线

JPEG AI Blurs the Line Between Real and Synthetic

在今年2月,JPEG AI国际标准发布了几年的研究,旨在使用机器学习技术生产较小,更容易传播和可传播的图像编解码器,而不会损失感知质量。这个降临的原因很少的原因是,核心PDF […] jpeg ai后jpeg ai模糊了真实和合成之间的界限,首先出现在unite.ai上。

ai'Brain Decoder'可以通过快速脑部扫描阅读一个人的想法,几乎没有培训

AI 'brain decoder' can read a person's thoughts with just a quick brain scan and almost no training

对现有基于AI的大脑解码器的改进可以将人的想法转化为文本,而无需几个小时的培训。

ImmerseDiffusion:生成空间音频潜在扩散模型

ImmerseDiffusion: A Generative Spatial Audio Latent Diffusion Model

我们引入了 ImmerseDiffusion,这是一种端到端生成音频模型,可根据声音对象的空间、时间和环境条件产生 3D 沉浸式音景。ImmerseDiffusion 经过训练可生成一阶环绕声 (FOA) 音频,这是一种包含四个通道的传统空间音频格式,可以渲染为多通道空间输出。所提出的生成系统由将 FOA 音频映射到潜在成分的空间音频编解码器、基于各种用户输入类型训练的潜在扩散模型(即文本提示、空间……

使用以幻觉为中心的偏好优化缓解大型语言模型中的幻觉翻译

Mitigating Hallucinated Translations in Large Language Models with Hallucination-focused Preference Optimization

机器翻译 (MT) 正在经历范式转变,基于微调大型语言模型 (LLM) 的系统与专门为翻译任务训练的传统编码器-解码器模型相比,竞争力越来越强。然而,基于 LLM 的系统产生幻觉的风险更高,这会严重损害用户的信任和安全。大多数关于缓解幻觉的先前研究都集中在传统的 MT 模型上,解决方案涉及事后缓解 - 检测幻觉翻译并重新翻译。虽然这种方法有效,但……

卫星过渡影响了太平洋地区的一些 AFN 客户

Satellite Transition Impacts Some AFN Customers in the Pacific

四频道 AFN 电视节目包即将进行的卫星更改将影响使用卫星天线和解码器获取 AFN 服务的太平洋地区部分观众。

卫星过渡会影响太平洋的一些AFN客户

Satellite Transition Impacts Some AFN Customers in the Pacific

四通道AFN电视节目包的卫星更改将影响太平洋中的一些观众,他们使用卫星菜肴和解码器来获得AFN服务。

弥合生成视频中的“空间差距”

Bridging the ‘Space Between’ in Generative Video

来自中国的一项新研究提供了一种改进的方法来插入两个时间上相距较远的视频帧之间的间隙——这是当前生成 AI 视频以及视频编解码器压缩在真实性方面的竞争中面临的最关键挑战之一。在下面的示例视频中,我们在最左边的列中看到一个“开始”[…] 这篇文章《弥合生成视频中的“空间”》首先出现在 Unite.AI 上。

大型视觉编码器的多模态自回归预训练

Multimodal Autoregressive Pre-Training of Large Vision Encoders

*平等贡献者大型多模态模型中的主导范式是将大型语言解码器与视觉编码器配对。虽然众所周知如何为多模态任务预训练和调整语言解码器,但不太清楚应该如何预训练视觉编码器。事实上的标准是使用判别目标(例如对比损失)预训练视觉编码器。这会导致预训练和生成自回归下游任务之间的不匹配。同时,继语言领域取得成功之后,自回归图像模型已被证明……

迪士尼研究提供改进的基于 AI 的图像压缩 – 但可能会产生幻觉细节

Disney Research Offers Improved AI-Based Image Compression – But It May Hallucinate Details

迪士尼的研究部门正在提供一种新的图像压缩方法,利用开源稳定扩散 V1.2 模型以比竞争方法更低的比特率生成更逼真的图像。新方法(尽管与 JPEG 和 AV1 等传统编解码器相比,其复杂性有所增加,但仍被定义为“编解码器”)可以在任何 […] 上操作。文章迪士尼研究提供改进的基于 AI 的图像压缩——但它可能会产生幻觉细节首先出现在 Unite.AI 上。