微软真的杀疯了！上周，微软刚用GPT-4升级了Office办公全家桶，还没等人们反应过来，微软又来抄码农的家了。今天，GitHub官宣：基于GPT-4的新一代代码生成工具CopilotX来了！GitHubCopilot发布还不到两年，就已经为100多万的开发者编写了46%的代码，并提高了55%的编码速度。而这次的重磅升级，更是强到发指。新一代CopilotX，直接整合里一个华丽的聊天界面，不仅动动嘴皮子就能生成代码，还能边写代码边跟AI对话，以及为你量身定做的智能文档系统等等。GPT-4加持Copilot，动嘴就能写代码具体来说，CopilotX提供支持的体验有：CopilotChat；Cop
微软真的杀疯了！上周，微软刚用GPT-4升级了Office办公全家桶，还没等人们反应过来，微软又来抄码农的家了。今天，GitHub官宣：基于GPT-4的新一代代码生成工具CopilotX来了！GitHubCopilot发布还不到两年，就已经为100多万的开发者编写了46%的代码，并提高了55%的编码速度。而这次的重磅升级，更是强到发指。新一代CopilotX，直接整合里一个华丽的聊天界面，不仅动动嘴皮子就能生成代码，还能边写代码边跟AI对话，以及为你量身定做的智能文档系统等等。GPT-4加持Copilot，动嘴就能写代码具体来说，CopilotX提供支持的体验有：CopilotChat；Cop
英伟达，赢麻了！刚刚结束的GTC大会上，靠着满屏的「生成式AI」，手握一块支撑ChatGPT算力、提速10倍的H100NVLINK芯片，老黄就差把这几个字写在脸上——「我是赢家」。ChatGPT，Microsoft365，Azure，StableDiffusion，DALL-E，Midjourney……所有这些时下最红最爆的AI产品，英伟达全都能从中分得一杯羹。今年初ChatGPT在全球的爆火，让英伟达股价飙升，市值直接增加700多亿美元。目前，英伟达市值为6400亿美元。而如今，AI的iPhone时刻已经到来，第四次科技革命就要开启，而手握A100和H100的英伟达，或成最大赢家。在GTC大
英伟达，赢麻了！刚刚结束的GTC大会上，靠着满屏的「生成式AI」，手握一块支撑ChatGPT算力、提速10倍的H100NVLINK芯片，老黄就差把这几个字写在脸上——「我是赢家」。ChatGPT，Microsoft365，Azure，StableDiffusion，DALL-E，Midjourney……所有这些时下最红最爆的AI产品，英伟达全都能从中分得一杯羹。今年初ChatGPT在全球的爆火，让英伟达股价飙升，市值直接增加700多亿美元。目前，英伟达市值为6400亿美元。而如今，AI的iPhone时刻已经到来，第四次科技革命就要开启，而手握A100和H100的英伟达，或成最大赢家。在GTC大
三维重建是计算机视觉（CV）和计算机图形学（CG）的热点主题之一，它通过CV技术处理相机等传感器拍摄的真实物体和场景的二维图像，得到它们的三维模型。随着相关技术的不断成熟，三维重建越来越广泛地应用于智能家居、AR旅游、自动驾驶与高精度地图、机器人、城市规划、文物重建、电影娱乐等多个不同领域。典型的基于二维图像的三维人脸重建。图源：10.1049/iet-cvi.2013.0220传统三维重建大致可以分为光测度和几何方法，前者分析像素点的亮度变化，后者依靠视差完成重建。近年来又开始采用机器学习尤其是深度学习技术，在特征检测、深度估计等方面取得很好的效果。虽然当前一些方法利用空间几何模型与纹理贴图
三维重建是计算机视觉（CV）和计算机图形学（CG）的热点主题之一，它通过CV技术处理相机等传感器拍摄的真实物体和场景的二维图像，得到它们的三维模型。随着相关技术的不断成熟，三维重建越来越广泛地应用于智能家居、AR旅游、自动驾驶与高精度地图、机器人、城市规划、文物重建、电影娱乐等多个不同领域。典型的基于二维图像的三维人脸重建。图源：10.1049/iet-cvi.2013.0220传统三维重建大致可以分为光测度和几何方法，前者分析像素点的亮度变化，后者依靠视差完成重建。近年来又开始采用机器学习尤其是深度学习技术，在特征检测、深度估计等方面取得很好的效果。虽然当前一些方法利用空间几何模型与纹理贴图
AIGC爆火的背后，从技术的角度来看，是图像生成模型的架构发生了巨大的变化。随着OpenAI发布DALL-E2，自回归和扩散模型一夜之间成为大规模生成模型的新标准，而在此之前，生成对抗网络（GAN）一直都是主流选择，并衍生出StyleGAN等技术。从GAN切换到扩散模型的架构转变也引出了一个问题：能否通过扩大GAN模型的规模，比如说在LAION这样的大型数据集中进一步提升性能吗？最近，针对增加StyleGAN架构容量会导致不稳定的问题，来自浦项科技大学（韩国）、卡内基梅隆大学和Adobe研究院的研究人员提出了一种全新的生成对抗网络架构GigaGAN，打破了模型的规模限制，展示了GAN仍然可
AIGC爆火的背后，从技术的角度来看，是图像生成模型的架构发生了巨大的变化。随着OpenAI发布DALL-E2，自回归和扩散模型一夜之间成为大规模生成模型的新标准，而在此之前，生成对抗网络（GAN）一直都是主流选择，并衍生出StyleGAN等技术。从GAN切换到扩散模型的架构转变也引出了一个问题：能否通过扩大GAN模型的规模，比如说在LAION这样的大型数据集中进一步提升性能吗？最近，针对增加StyleGAN架构容量会导致不稳定的问题，来自浦项科技大学（韩国）、卡内基梅隆大学和Adobe研究院的研究人员提出了一种全新的生成对抗网络架构GigaGAN，打破了模型的规模限制，展示了GAN仍然可
近年来，随着稀疏模型对算力日益增长的需求,CPU集群必须不断扩大集群规模来满足训练的时效需求，这同时也带来了不断上升的资源成本以及实验的调试成本。 为了解决这一问题，阿里云机器学习PAI平台和阿里妈妈智能引擎训练引擎团队合作开发了稀疏模型高性能同步训练框架HybridBackend，使得在同成本下GPU集群训练吞吐较CPU集群提升至5倍，大幅降低调试成本，同时HybridBackend相关论文《PICASSO:UnleashingthePotentialofGPU-centricTrainingforWide-and-deepRecommenderSystems》也被ICDE22'所收录。Hy
