8. 合成数据激增。合成数据在AI领域正变得至关重要，尤其是在医疗保健和金融等敏感领域（作为隐私和偏见的解决方案）。如果我们能解决合成数据问题，它将有利于开源，因为在开源领域，购买海量数据集并不是一种选择。
【新智元导读】10年前，「地震预测」在圈内还是如尼斯湖水怪一般的奇谈怪论，但机器学习的发展，已经让「准确预测地震」的可能性，又往前迈进了一步。
除了已经提到的艺术家，名单中还包括Dan Flavin、Salvador Dalí、David Lynch、Anish Kapoor、Andy Warhol、Claude Monet、Cy Twombly、Damien Hirst、Frida Kahlo、Guerrilla Girls、Joan Mitchell、Joan Miró、Marcel Duchamp、Richard Serra、Jean-Michel Basquiat和Shepard Fairey等一些知名艺术家。
加利福尼亚大学洛杉矶分校和Snap Inc.的研究团队开发了一种名为“Dual-Pivot Tuning”的个性化图像恢复方法。双轴调整是一种用于在盲目图像恢复背景下定制文本到图像的先验的方法。该过程涉及使用个体的一组有限数量的高质量图像来增强其其他降质图像的恢复。其主要目标是确保恢复的图像对个体的身份和降质输入图像具有高保真度，同时保持自然外观。
Paint3D 的技术实现主要分为两个阶段:粗糙纹理生成和纹理细化。在粗糙阶段，通过预训练的2D图像生成模型获取输入的引导信息，然后将这些信息反投影到3D模型的表面上，生成初始纹理贴图。