Meta AI | 稳定的签名：将水印根植于潜在扩散模型中
【推荐理由】该方法的目标是为所有生成的图像隐藏一个不可见的水印，【摘要】生成图像建模可以实现广泛的应用，结合图像水印和潜在扩散模型。其目标是让所有生成的图像都隐藏一个不可见的水印，该方法快速微调图像生成器的潜在解码器，预先训练的水印提取器从任何生成的图像中恢复隐藏的签名，然后统计测试确定它是否来自生成模型。本文评估了水印在各种生成任务中的隐形性和稳健性。
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2023-03-28智源社区日报：智源大会报名、模型智能的涌现之道、首个系统化AI大模型前沿技术讲习班报名、图像生成三维物体、基于语法纠错基准的ChatGPT评测
智源社区AI日报每天速读5分钟，AI要事不错过，智源团队在蛋白质结构预测竞赛CAMEO登16次榜首:《人类简史》作者尤瓦拉·赫拉利：人工智能对于人类社会可能造成的影响：智慧信息的压缩，模型智能的涌现之道（马毅转发）首个系统化AI大模型前沿技术讲习班🔥报名倒计时今日论文推荐🚀由一张图像生成三维物体从具有扩散先验的单个图像进行高保真3D创建一种使用结构重参数化的快速混合视觉Transformer
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最新综述：非刚性场景3D重建的研究现状
使用单个2D图像观测集进行非刚性场景的3D重建是计算机视觉和图形学领域长期研究的领域之一，非刚性重建是机器人、AR/VR或视觉内容创建等下游应用的基础构建块。使用单目相机的关键优势在于其无处不在和对终端用户的可用性，以及与更复杂的相机设置（如立体或多视图系统）相比的易用性。从单个视频或单个视角集合中实现了各种可变形物体和复合场景的密集非刚性3D重建。
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数据驱动的人工智能：综述
人工智能几乎在每个领域都产生了深远的影响。它的巨大成功的一个重要推动因素是其可以获得用于构建机器学习模型的丰富和高质量的数据。催生了以数据为中心的人工智能（data-centricAI）的新兴概念。研究人员和从业者的注意已逐渐从推进模型设计转向了提高数据的质量和数量上，作者讨论了以数据为中心的人工智能的必要性。
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GPT-3 和 GPT-3.5 系列模型的全面分析
由于其出色的自然语言处理能力而受到相当大的关注，尽管对 GPT 系列模型和微调模型之间的性能差异进行了大量的研究。但人们对 GPT 系列模型功能随时间的演变的关注有限。为了全面分析 GPT 系列模型的性能，本文选择了 6 个具有代表性的模型。
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智慧信息的压缩：模型智能的涌现之道（马毅转发）
对完成某个任务有效方法的最小描述长度代表了对该任务的最大理解，更小的有效方法描述长度代表了对任务的更好理解：使用大语言模型进行无损压缩可以对最小描述进行计算。大语言模型对任务的理解能力（描述长度）可被量化：能够对一个大语言模型的理解能力可达到的上限进行计算从而预测其性能，无损压缩的大小可以表示为对 评估的生成模型的负对数似然（即 ）加上估计函数的最小描述长度（即 ）：
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