在当今快速发展的科技领域，人工智能（AI）技术作为一场深刻的技术革命，正以前所未有的速度渗透各行各业。随着深度学习的技术进步，AI的应用场景从最初的判别性任务，如图像识别和语音识别，逐步扩展至生成型任务，如文本、图像及视频生成等。这些变革不仅促进了生产效率的提升，也为未来的经济增长奠定了基础。对于行业内的主要参与者来说，理解这些技术革新及其潜在的市场影响至关重要。

传统上，判别模型与生成模型被视为两个相对独立的分支，前者用于分类和识别，而后者专注于数据生成。然而，DAS的研究表明，判别模型同样蕴藏着丰富的生成潜力，只需进行适当的优化。以CLIP模型为基础的DAS，不仅将图像转换成嵌入向量，还成功实现了高质量的图 ...

然而，传统的反向映射尝试，即将嵌入向量转换回图像时，往往会遇到问题。以往的方法通常会产生退化的结果，生成的图像在数学上与目标嵌入向量匹配度很高，但在人类观察者眼中却像是毫无意义的噪声。

【新智元导读】你能想象判别模型也能成为强大的图像合成高手吗？「直接上升合成」（DAS）做到了！它突破传统认知，借助多分辨率优化等创新 ...

从用友在制造业的布局来看，生成式AI和判别式AI正呈现交相辉映的局面，形成了前所未有的协同效应。 01 生成式AI向左，判别式AI向右 生成式AI ...

缺乏痛觉神经就意味着肝区的早期病变，很难通过对应区域的异常感觉进行判别，因此，很多肝病患者都是在肝区病症较为严重、已经影响到周边 ...

本报讯通讯员李俊范莉报道近日，重庆市气象科学研究所联合北京师范大学专家团队，在梁平、长寿、永川等地开展农作物种植识别地面采样工作。

英特尔近期在其官方博客上揭秘了一项创新的开源计划——“Polite Guard”，该项目致力于打造一个智能工具，用于评估文本的礼貌程度。 “Polite Guard”基于自然语言处理（NLP）技术，通过精细调整的语言模型，能够对文本进行细致分类。具体而言，该工具将文本划分为四个层次：礼貌、略显礼貌、中性以及不礼貌，旨在为用户提供明确的礼貌性判断。