中山大学HCP实验室联合Sea AI Lab和哈佛大学等单位开展的一项研究，成功地让大型人工智能模型通过讲笑话的方式，探索多模态大模型的创造力，并因此获得了计算机视觉和模式识别领域的顶级会议CVPR的认可。

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3月1日 消息:扩散模型中，UNet的long skip connection上的scaling操作被证实能够稳定模型训练。在一些流行的扩散模型中，如Imagen和Score-based generative model中，已经观察到设置scaling系数可以有效加速模型的训练过程

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