编者按：嵌入(Embedding)是机器学习中一种将高维稀疏向量转换为低维稠密向量的技术。其通常用于处理自然语言、图像等高维离散数据。嵌入能够有效地解决维度灾难问题，减少存储和计算成本，同时提高模型的表达能力。我们还可以通过得到的嵌入向量进行语义相似度计算、推荐系统、分类任务等多种应用。嵌入还可以用于处理非...

编者按：在仅仅五年的时间里，大语言模型、transformers几乎完全改变了自然语言处理领域。为了便于快速、扎实、深入地学习大语言模型，本文整理一个简单的经典学术资料列表，供正在入门中的机器学习研究人员和开发者参考。以下是译文，Enjoy!

编者按：本文探讨了语言模型为何会比视觉模型的参数数量大得多的原因，并详细介绍了传统ViT训练方法在扩展时出现不稳定性的问题。为此，本文介绍了如何改进架构以实现扩展，并讨论了实现模型最优状态的方法。同时，如何在扩展模型时不产生“偏见”，也是本文重点关注的问题。很可能，我们很快就可以看到更大型的ViT（单独...

编者按：本文主要介绍了科学的演变历史，从笛卡尔到生成式人工智能。文章探讨了数学在验证科学原理中的作用，并介绍了新机器学习工具如何验证新的科学。文中提到，将生成式人工智能与Excel或iPhone进行比较是低估了这一新技术的潜在影响。生成型人工智能的效果很可能相当于电学（electricity）或香农的信息论（Shannon’s...

编者按：上一期，我们介绍了Diffusion模型的发展历程、核心原理及其对AIGC发展的推动作用。本期，我们将共同走进另一项AI重要突破——CLIP，著名的DALLE和Stable Diffusion均采用了CLIP哦。

编者按：AIGC(AI生成内容)目前正处于爆发前夜。在前几期的IDP Inspirtation，我们曾经介绍过大语言模型GPT-3，图像编辑模型Imagic和Runway Erase and Replace。本期，让我们跟随Victor Dey一起走进Nvidia的文生图模型eDiff-I，并一起探讨生成式AI的现状挑战和未来前景。以下是译文，Enjoy!