2023年，我们看到了扩散模型推理速度方面的一些重大理论改进，例如Song等人的原始一致性模型论文，以及最近的LCM。（另外，对抗扩散蒸馏。）我们已经开始看到使用这些想法的项目，例如Dan Wood的Art Spew(每秒77512×512图像，在单个4090上)、Modal的Turbo.art(基于SDXL Turbo) 和fal.ai的30fps脸部交换。
依赖于预训练大语言模型:DeWave在实现脑电波到文本的转换过程中使用了预训练大语言模型，如BART。
新鲜AI产品点击了解：https://top.aibase.com/
**划重点:**在该项由纽约科恩儿童医学中心进行的研究中，ChatGPT-4被用于分析自2013年至2023年间JAMA Pediatrics和NEJM发表的100个儿科病例。