揭秘AI新突破：从大脑数据到重构汽车

人工智能

2024-01-03 01:31:58

AI领域令人兴奋的突破：加速创新之旅

1. 美国芯片禁令的冲击：英伟达GPU受阻

美国政府的芯片禁令升级对AI发展造成了一次重击。英伟达H800和A800这两款高性能GPU的销售禁令，阻碍了全球AI训练和推理任务的开展。

2. Meta解锁思维力量：Dreamix绘制大脑图像

Meta的Dreamix AI系统让梦想成真。它能够将大脑中的意象直接转化为逼真的视觉效果。这一突破对艺术创作、医疗成像和教育领域有着深远的意义。

3. 大模型助力智能汽车：重塑未来

大模型正在革新智能汽车的研发。它们学习海量数据，优化自动驾驶系统，提升车辆安全性和性能。智能汽车的未来令人期待！

4. 中国率先突破：纯视觉NOA上路

中国的纯视觉NOA系统已成功上路。它完全依赖摄像头，无需雷达或激光雷达，实现了自动导航驾驶。这将大幅降低自动驾驶汽车的成本，让更多人享受智能驾驶体验。

5. 文生图模型再创奇迹：逼真图像生成

文生图模型在图像生成领域大放异彩。它们根据文本生成栩栩如生的图像，甚至可以创造前所未有的视觉效果。艺术创作、娱乐和教育领域迎来了新时代。

代码示例：训练图像生成模型

import tensorflow as tf

# 创建数据集
dataset = tf.keras.datasets.mnist

# 加载数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = dataset.load_data()

# 归一化数据
x_train = x_train.astype("float32") / 255.0
x_test = x_test.astype("float32") / 255.0

# 创建生成器模型
generator = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(7 * 7 * 256, use_bias=False),
  tf.keras.layers.BatchNormalization(),
  tf.keras.layers.LeakyReLU(),
  tf.keras.layers.Reshape((7, 7, 256)),
  tf.keras.layers.Conv2DTranspose(128, (5, 5), strides=(1, 1), padding="same", use_bias=False),
  tf.keras.layers.BatchNormalization(),
  tf.keras.layers.LeakyReLU(),
  tf.keras.layers.Conv2DTranspose(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding="same", use_bias=False),
  tf.keras.layers.BatchNormalization(),
  tf.keras.layers.LeakyReLU(),
  tf.keras.layers.Conv2D(1, (3, 3), activation="sigmoid", padding="same")
])

# 创建判别器模型
discriminator = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), strides=(2, 2), padding="same"),
  tf.keras.layers.LeakyReLU(),
  tf.keras.layers.Dropout(0.3),
  tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), strides=(2, 2), padding="same"),
  tf.keras.layers.LeakyReLU(),
  tf.keras.layers.Dropout(0.3),
  tf.keras.layers.Flatten(),
  tf.keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid")
])

# 定义优化器
generator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(1e-4)
discriminator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(1e-4)

# 训练模型
for epoch in range(100):
  for batch in range(len(x_train) // 128):
    noise = tf.random.normal([128, 100])
    generated_images = generator(noise, training=True)
    
    real_images = x_train[batch * 128:(batch + 1) * 128]
    
    with tf.GradientTape() as gen_tape, tf.GradientTape() as disc_tape:
      real_output = discriminator(real_images, training=True)
      generated_output = discriminator(generated_images, training=True)
      
      gen_loss = -tf.reduce_mean(tf.math.log(generated_output + 1e-10))
      disc_loss = -tf.reduce_mean(tf.math.log(real_output + 1e-10) + tf.math.log(1 - generated_output + 1e-10))
    
    gradients_of_generator = gen_tape.gradient(gen_loss, generator.trainable_variables)
    gradients_of_discriminator = disc_tape.gradient(disc_loss, discriminator.trainable_variables)
    
    generator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_generator, generator.trainable_variables))
    discriminator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_discriminator, discriminator.trainable_variables))