StyleTTS 2 هو نموذج لتحويل النص إلى كلام يستخدم نشر النمط والتدريب العدائي مع نماذج لغة الكلام الكبيرة (SLMs) لتحقيق توليف TTS واقعي وشبيه بالإنسان.
يمكن للنموذج إنشاء النمط المناسب لل نص بدون خطاب مرجعي ، متجاوزا التسجيلات البشرية على مجموعات البيانات ذات المتحدث الواحد والتسجيلات البشرية المطابقة على مجموعات البيانات متعددة المتحدثين.
كما أنه يتفوق على النماذج السابقة لتكييف مكبر الصوت بدون طلقة ، وتوفر الورقة إرشادات للتدريب والاستدلال ، إلى جانب نماذج مسبقة التدريب قابلة للتنزيل.
يقدم المنشور رؤى حول دورة التعلم العميق ويوفر رابطا لسلسلة محاضرات التعلم الآلي في جامعة ستانفورد.
يسلط المشاركون الضوء على أهمية وجود أساس قوي في الجبر الخطي والاحتمالات وحساب التفاضل والتكامل والترميز للتعلم العميق والتعلم الآلي.
يوصى بموارد مختلفة ، بما في ذلك الدورات التدريبية عبر الإنترنت والكتب ومقاطع الفيديو ، لتعزيز الفهم في التعلم العميق ، مع التركيز على الجهد الشخصي والالتزام بأن تصبح خبيرا في ML / DL.
يناقش المؤلف الأخطاء الشائعة والممارسات السيئة في تصور البيانات ، ويقدم أمثلة وتفسيرات لكل خطأ.
تتضمن أمثلة هذه الأخطاء استخدام مخططات شريطية للفصل المتوسط ، واستخدام مخططات الكمان لأحجام العينات الصغيرة ، واستخدام مقاييس الألوان ثنائية الاتجاه للبيانات أحادية الاتجاه ، وصنع مروج مؤامرة الشريط.
كما يتم تسليط الضوء على أهمية إعادة ترتيب الصفوف والأعمدة في الخرائط الحرارية ، والتحقق من القيم المتطرفة ، والنظر في نطاق البيانات على مستوى كل عامل ، وتجربة تخطيطات مخ تلفة للرسوم البيانية للشبكة ، وتجنب الخلط بين التصورات المستندة إلى الموضع والطول.
ينصح المؤلف بعدم استخدام المخططات الدائرية أو الكعك متحد المركز ، بالإضافة إلى مقاييس الألوان الحمراء / الخضراء وقوس قزح.
يؤكد الاستنتاج على الحاجة إلى تحسين مخططات الأشرطة المكدسة عن طريق إعادة ترتيب الأشرطة.
تقوم Python 3.12 بالإهمال والتخطيط لإزالة وظائف معينة في وحدة datetime ، والتي ترجع كائنات datetime بدون منطقة زمنية ، مما قد يتسبب في حدوث مشكلات.
يوصي المؤلف باستخدام وظائف بديلة بسبب الجدل الدائر حول استخدام أوقات التاريخ الساذجة أو الواعية في بايثون.
يتم التأكيد على تخزين أوقات التاريخ بالتوقيت العالمي المنسق والحفاظ على تحديث معلومات المنطقة الزمنية كممارسات حاسمة ، ويعبر العديد من المشاركين في المناقشة عن آرائهم ومخاوفهم بشأن معالجة المنطقة الزمنية بلغات البرمجة.
Zero-K هي لعبة إستراتيجية مجانية في الوقت الفعلي مع وحدات ومقذوفات تعتمد على الفيزياء ، وتقدم أكثر من 100 وحدة فريدة وخيارات لعب متنوعة.
يجلب التحديث الأخير قاذفات جديدة ، وتعديلات للوحدة ، وتغييرات في التوازن ، وقدرات تعديل موسعة.
بالإضافة إلى ذلك ، يتضمن التحديث إصلاحات وتحسينات على طريقة اللعب ، وخصوم الذكاء الاصطناعي ، وميزات التعديل ، مما يقدم وضع لعبة نقطة تحكم جديد يسمى Artefact Control. تسعى Zero-K جاهدة لتكون اللعبة الإستراتيجية المجانية في الوقت الفعلي الأعلى تصنيفا.
تقارن المقالة وسلسلة التعليقات ألعاب RTS Zero-K و Beyond All Reason (BAR) كخلفاء للإبادة الكاملة.
يناقشون الاختلافات في طريقة اللعب والاقتصاد والحدود القصوى للسكان بين اللعبتين.
تشمل الموضوعات الأخرى استراتيجيات turtling ، والإحياء المحتمل لنوع RTS ، وطريقة لعب Zero-K ، الذكاء الاصطناعي ، ومتطلبات النظام ، وتطوير الألعاب على Linux ، والآثار الأخلاقية لألعاب الحرب ، وتعريف اللعبة مقابل التعديل.
يستخدم LoRA (التكيف منخفض الرتبة) لضبط نماذج اللغة المخصصة ، مما يقلل من استخدام الذاكرة والموارد الحسابية عن طريق تحليل تغيرات الوزن.
تتوافق نتائج استخدام LoRA مع الحد الأدنى من الاختلاف بناء على اختيار المحسن ، مع المزايا المحتملة لاستخدام SGD على محسن Adam.
تتضمن الرؤى والدروس المستفادة من التجارب أهمية تطبيق LoRA عبر جميع الطبقات والضبط الدقيق الفعال للطرز الكبيرة ذات ذاكرة GPU المحدودة ، بالإضافة إلى اعتبارات حول تنفيذ LoRA وتأثيرات مجموعة البيانات والفوائد المحتملة لاستخدام خوارزميات التحسين الأخرى.
استقال كايل فوغت ، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة كروز ، من منصبه.
وسيتولى مو الشناوي، نائب الرئيس التنفيذي الحالي للهندسة في كروز، منصب الرئيس والرئيس التنفيذي للتكنولوجيا.
تأتي الاستقالة في أعقاب تعليق تصاريح كروز من قبل إدارة كاليفورنيا للسيارات ، بسبب حادث تورط فيه أحد المشاة وروبوت كروز. تلقى كروز انتقادات لسوء الإدارة وعدم التركيز على السلامة ، مما أدى إلى انخفاض الروح المعنوية وتسريح العمال. يخطط فوغت لقضاء بعض الوقت مع عائلته واستكشاف مشاريع جديدة ، بينما تؤكد جنرال موتورز على أهمية السلامة والمساءلة لإعادة بناء ثقة الجمهور.
كشف الملياردير الفرنسي كزافييه نيل النقاب عن خططه ل Kyutai ، وهو مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي غير ربحي في باريس ، يركز على الذكاء الاصطناعي العام.
وقد حصل المختبر على تمويل بنحو 300 مليون يورو (330 مليون دولار) من مصادر متعددة، بما في ذلك الملياردير الفرنسي رودولف سعادة.
استحوذت Kyutai على ألف وحدة معالجة رسومات Nvidia من Scaleway لتلبية متطلباتها الحسابية واستأجرت فريقا علميا قويا مع باحثين بارزين في الذكاء الاصطناعي كمستشارين. يعتزم المختبر إصدار نماذج مفتوحة المصدر وشفرة مصدر التدريب والبيانات. بالإضافة إلى ذلك ، يدعم نيل تنظيم حالات استخدام الذكاء الاصطناعي ، بما يتماشى مع وجهة نظر فرنسا بشأن قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي.
تدور مناقشة المنتدى حول البرمجيات مفتوحة المصدر ، ونماذج الذكاء الاصطناعي ، وتعلم اللغة ، وبدء الأعمال التجارية الذكاء الاصطناعي في أوروبا ، وأداء نموذج الذكاء الاصطناعي ميسترال.
يتبادل المشاركون وجهات نظرهم حول تعريف وأهمية المصدر المفتوح ، وإمكانية حقوق الطبع والنشر لنماذج الذكاء الاصطناعي ، وتعلم اللغة ، وبدء شركات الذكاء الاصطناعي في أوروبا ، والمخاوف بشأن أداء ميسترال.
كما تناقش بإيجاز مخصصات التمويل والتقدم المحرز في مجال الذكاء الاصطناعي.