用擴散模型生成神經網絡？NUS 尤洋團隊：這不是開玩笑

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原標題：用擴散模型生成神經網絡？NUS 尤洋團隊：這不是開玩笑
關鍵字：模型,神經網絡,參數,編碼器,團隊
文章來源：AI科技評論
內容字數：6944字

內容摘要：

Neural Network Diffusion，開始用魔法打敗魔法了。作者丨賴文昕
編輯丨郭思、陳彩嫻
說起擴散模型生成的東西，你會立刻想到什么？
是OpenAI的經典牛油果椅子？
是英偉達Magic3D生成的藍色箭毒蛙？
還是斯坦福大學和微軟Folding Diffusion生成的蛋白質結構？
這些都是擴散模型的魔法展示，而近期，關于擴散模型的研究又進行了一次全新的升級。
由新加坡國立大學尤洋團隊、加州大學伯克利分校以及Meta AI Research聯(lián)手發(fā)布的一項名為“Neural Network Diffusion”的研究，已經實現了利用擴散模型來生成神經網絡，這意味著擴散模型不再局限于生成表面的產品或物體結構，而是直接進行底層革新，開始拿神經網絡做文章了，頗有種用魔法來打敗魔法的意味。
論文地址：https://arxiv.org/pdf/2402.13144.pdf
該研究一出，迅速在國際AI社區(qū)引起了熱烈反響，登上了各大模型開發(fā)平臺的熱搜榜單，在業(yè)界內收獲了極高贊譽。這項工作中，研究團隊創(chuàng)新性地應用擴散模型來生成高性能神經網絡的參數配置。他們結合了自動編碼器框架和標準潛在

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作者簡介：雷峰網旗下AI新媒體。聚焦AI前沿研究，關注AI工程落地。