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。
知道如何使用AI工具的人工作效率更高。知道如何操纵数据的人和企业能够更有效地了解真相、做出更好的决策并取得更多成果。随着AI的不断进步，这一点会成为现实。
DeWave使用了事件标记来将脑电波分割成单词级别的特征，这可能导致在没有标记的情况下无法准确地对脑电波进行分割和翻译。
科学家通过机器学习来研究断层线的「慢地震」（预示地震到来的有用指标）信号，有望能作为准确预测地震的科学依据。
通过Dual-Pivot Tuning实现的个性化恢复技术在恢复图像中实现了高身份保真度和自然外观。实验证明，与盲目和少数样本的面部图像恢复的各种最先进替代方法相比，定制模型在个体身份方面表现更好，并且在一般图像质量方面优于通用先验。该方法对不同类型的降解是不可知的，并在保持身份的同时提供一致的恢复。