​​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

超大规模的云区域很好，但是将云服务带到较小的、欠发达的国家需要改变思维。传统的超大规模云模式在过去20年里为IT行业做出了巨大贡献，但将不得不做出调整，以便为发展中国家提供全面的服务。这些国家一般都缺乏技术，尤其是云计算。尽管要使云真正普及存在巨大挑战，但潜在的好处是不容忽视的。全球云计算是不可避免的，但交付模式必须改变才能实现。直到最近，几乎所有的公共云计算都是从大型数据中心(又名云“区域”)运行的。这些站点通常由多个数据中心组成，提供跨州、跨省、甚至跨国家、跨大陆的计算、存储和网络服务。但是，一种更细致的模式正在发展，以帮助服务欠缺的地区获得所需的IT服务。当然，超大规模区域仍然至关重要，

超大规模的云区域很好，但是将云服务带到较小的、欠发达的国家需要改变思维。传统的超大规模云模式在过去20年里为IT行业做出了巨大贡献，但将不得不做出调整，以便为发展中国家提供全面的服务。这些国家一般都缺乏技术，尤其是云计算。尽管要使云真正普及存在巨大挑战，但潜在的好处是不容忽视的。全球云计算是不可避免的，但交付模式必须改变才能实现。直到最近，几乎所有的公共云计算都是从大型数据中心(又名云“区域”)运行的。这些站点通常由多个数据中心组成，提供跨州、跨省、甚至跨国家、跨大陆的计算、存储和网络服务。但是，一种更细致的模式正在发展，以帮助服务欠缺的地区获得所需的IT服务。当然，超大规模区域仍然至关重要，