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：随着大数据和AI的关注重点转向工程化和能效，DataOps和MLOps逐渐兴起。DataOps侧重于提高数据分析质量、缩短数据交付周期，MLOps侧重于快速交付AI模型。数据是AI开发生产的重要元素，在数据驱动的AI时代，割裂的DataOps和MLOps是否依然能满足企业数据挖掘和AI应用的需求? 带着这个疑问，IDP和大家一起跟随资深AI...

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!