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原標(biāo)題：看張手繪草圖就能合成圖形程序，加州伯克利讓擴(kuò)散模型掌握新技能
關(guān)鍵字：突變,程序,模型,句法,圖像
文章來(lái)源：機(jī)器之心
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內(nèi)容摘要：

機(jī)器之心報(bào)道
編輯：Panda事實(shí)證明，擴(kuò)散模型不僅能用于生成圖像和視頻，也能用于合成新程序。假設(shè)我們給模型一張手繪的「5」?fàn)顖D形，它就能通過(guò)不斷突變來(lái)修改程序，最終得到能輸出目標(biāo)圖形的程序。該模型來(lái)自加州大學(xué)伯克利分校的一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)，他們提出的這種程序合成新方法使用了神經(jīng)擴(kuò)散模型來(lái)直接操作句法樹。
論文一作為該校博士生 Shreyas Kapur，其導(dǎo)師為該校計(jì)算機(jī)科學(xué)教授 Stuart Russell。論文標(biāo)題：Diffusion On Syntax Trees For Program Synthesis
論文地址：https://arxiv.org/pdf/2405.20519
項(xiàng)目地址：https://tree-diffusion.github.io/
代碼庫(kù)：https://github.com/revalo/tree-diffusion
擴(kuò)散模型之前已經(jīng)在圖像生成領(lǐng)域取得了巨大成功。而該團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，通過(guò)利用擴(kuò)散機(jī)制，可讓模型學(xué)會(huì)迭代地優(yōu)化程序，同時(shí)確保句法有效性（syntactic validity）。這種新方法的關(guān)鍵在于可讓模型觀察程序在每一步的輸出，從而實(shí)現(xiàn)有效的調(diào)試流程

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文章來(lái)源：機(jī)器之心
作者微信：almosthuman2014
作者簡(jiǎn)介：專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺(tái)