AI - AI Dynamics

AI Accelerates Scientific Discovery: DeepMind AlphaTensor Revolution

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17 January 2023 20h27

¡NUEVO VÍDEO! IA + CIENCIA = ¡Explosión de Inteligencia! La verdadera revolución de la IA se vivirá cuando empecemos a ver cómo se usa para acelerar los descubrimientos científicos… Y DeepMind lo sabe. ¿Conocéis a AlphaTensor? LINK: https://
youtu.be/7V4E_GK1dt8

Stability AI Training Data Usage Raises Ethical Legal Questions

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17 January 2023 20h17

De esta imagen, cada cruz es una imagen y de ella la IA puede aprender la distribución (el espacio azul) donde parece razonable que habite una cruz como la azul (que es la imagen nueva). Veo legítimo que se discuta lo que tú dices: "hey, nadie la ha dado permiso a Stability a…

AI and Science: New Video Combining Artificial Intelligence with Scientific Research

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17 January 2023 20h14

Dicho esto, si tú también estás harto de tanta IA de generación de imágenes y otras discusiones… Eh ¡Acabo de publicar un nuevo vídeo! IA + CIENCIA: un combo que a todo el mundo gusta.

Research paper on computer vision and deep learning models

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17 January 2023 20h07

Pues quien tenga idea de "coches" que se manche las manos y se lea al paper. Ahí no hay dudas. https://
arxiv.org/pdf/1503.03585
.pdf
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Diffusion Models: Learning Distributions for Image Generation

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17 January 2023 19h58

Los modelos de difusión operan perturbando LA DISTRIBUCIÓN para luego aprenderla. Y cuando aprende esa distribución, de ella pueden sacar imágenes totalmente nuevas. Esa es la base de cualquier modelo que se haga llamar "generativo". Y eso es lo que muestra la figura del espiral

Data Points vs Distributions: Understanding AI Training Plagiarism

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17 January 2023 19h57

Confundir el datapoint (e.g. una imagen) con la distribución de datos (e.g. toda la distribución de posibles imágenes cuquis que podrían existir) es lo que podría llevar al engaño de que estas IAs copian los datos de entrenamiento. O dicho de otro modo: que plagian.

Understanding Datasets: Each Point Represents One Image

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17 January 2023 19h55

Es decir, esa imagen de un espiral NO representa a una sola imagen (un datapoint del dataset) sino que ese espiral sería un hipotético dataset al completo, donde cada punto que veis sería UNA IMAGEN. Una imagen, o una canción, un vídeo o una proteina. Un datapoint, vamos.

Data Distribution Problem in AI Diffusion Models

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17 January 2023 19h52

El problema es que lo que esa figura presenta, y donde se equivocan ellos, no es el proceso de difusión de una única imagen (la del espiral) que se destruye y se recupera en una copia casi exacta. Sino la DISTRIBUCIÓN DE LOS DATOS

Diffusion Models: The 2015 Paper That Changed Deep Learning

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17 January 2023 19h50

Esa figura que presentan para explicar su problema con esta tecnología proviene del paper de 2015 que introdujo en el mundo del Deep Learning la idea de los modelos de difusión. Este trabajo de aquí [LINK: https://
arxiv.org/pdf/1503.03585
.pdf
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