Sora为AI带来更多可能性企业亟须突破算力瓶颈

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... 2024-02-29 03:20 .. AI发展的步伐将进一步加快。
    “Sora在视频处理领域有巨大潜力，为未来更复杂、更精细的视频处理任务提供了可能性.”
    艾媒咨询CEO兼首席分析师张毅对《证券日报》记者表示，Sora的文生视频、图生视频等功能需要AI模型具备强大的泛化能力，这要求AI模型能够学习和理解视频内容的内在规律和结构，从而生成更加逼真、生动的视频内容。
    这也将推动AI模型在泛化能力方面进一步发展。
    “Sora的出现不仅为人工智能领域提供了新的可能性，也将促进人工智能与其他技术的融合。
    例如，可以将Sora与虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等技术结合，创建更加逼真的虚拟场景和交互体验；也可以将Sora与深度学习、计算机视觉等技术结合，提高视频处理和分析的准确性和效率.”
    张毅进一步表示。
    天风证券研报表示，随着OpenAI发布Sora，文生视频模型能力大幅提升，内容创作工作流有望被颠覆，下一个亿级用 .. UfqiNews ↓ 1

... 10-11 15:05 , 215 , 226 ..
3.2 受限玻尔兹曼机所谓“受限玻尔兹曼机”（RBM）就是对“玻尔兹曼机”（BM）进行简化，使玻尔兹曼机更容易更加简单使用，原本玻尔兹曼机的可见元和隐元之间是全连接的，而且隐元和隐元之间也是全连接的，这样就增加了计算量和计算难度.
    “受限玻尔兹曼机”（RBM）同样具有一个可见层，一个隐层，但层内无连接，层与层之间全连接，节点变量仍然取值为0或1，是一个二分图.
    也就是将“玻尔兹曼机”（BM）的层内连接去掉，对连接进行限制，就变成了“受限玻尔兹曼机”（RBM），这样就使得计算量大大减小，使用起来也就方便了很多.
     图5 受限玻尔兹曼机.webp

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... 10-11 15:17 , 217 , 221 ..
5 循环神经网络循环神经网络也被称为时间递归神经网络（Recurrent neural network）在前面讨论的卷积神经网络，无法利用历史数据的时间依赖关系，来分析数据特征，对于二维图像来讲，我们已经知道局部感受视野这种空间信息是识别问题的核心，在另外一些与时间相关的问题中，输入的数据是基于时间的序列，卷积网络就无能为力了.
    这时候，核心问题是需要了解数据的时间序列关系，实际上，RNN最早是由Hopfiled网络启发变种而来，因此有些类似Hopfiled的联想记忆功能.例如，如果我们试图预测一下“天空飞过一只__”这句话最后一个词是什么？利用前面输入的一连串的历史信息：“天空飞过一只”，我们就能大致猜出最后一个词可能是某种具有飞行功能的事物，历史(时间信息)对于我们推测未来，是极有帮助的，不可轻易抛弃.
    而RNN的核心诉求之一，就是能将以往的信息连接到当前任务之中.
    RNN模型有比较多的变种，一种主流的RNN模型结构如 ... 理解计算：从根号2到AlphaGo -23: 第8季深度学习发展简史-4 ⟶