الذكاء الاصطناعي التوليدي
من الحكم على ما هو الشيء إلى توليد كيف ينبغي أن يكون
OVERVIEW
- جميع المداخل
- 6
- مبتدئ
- 2
- متوسط
- 3
- متقدم
- 1
A generative model is not content with labelling a sample; it must produce the sample itself. Autoencoders, GANs, diffusion models and autoregressive models are four principal routes, each giving a precise mathematical formulation to the vague goal of “looking real” — and each now underpinning image, video, speech and 3D content production.
الأسئلة التي يجيب عنها هذا المجال
- Q1
What distribution is a generative model learning?
- Q2
Why is diffusion more stable than a GAN?
- Q3
How does a text prompt become an image?
مداخل هذا المجال
- 01نظرة عامة على النماذج التوليديةمبتدئتجيب النماذج التمييزية عن «ما هذا»، بينما تجيب النماذج التوليدية عن «كيف ينبغي أن يبدو»
- 02المرمّزات الذاتية والمرمّزات الذاتية التباينيةمتوسطاضغط المعلومات عبر عنق زجاجة ثم أعِد إنماءها
- 03الشبكات التوليدية التنافسيةمبتدئمزوّر في مواجهة خبير: كل منهما يدفع الآخر إلى حدوده
- 04نماذج الانتشارمتوسطتعلّم ألف خطوة صغيرة لإزالة الضوضاء، فتستطيع بناء صورة من ضوضاء صافية
- 05الانتشار في الفضاء الكامن والتحكم الشرطيمتقدمأجرِ الانتشار لا على البكسلات بل داخل فضاء دلالي مضغوط
- 06التوليد متعدد الوسائطمتوسطنموذج واحد يتعلّم الكلام والرسم والحركة، بل ونمذجة العالم ثلاثي الأبعاد