Ez a beszélgetés a mesterséges intelligencia egyik legizgalmasabb technikáját, a diffúziós modelleket járja körül, különös tekintettel arra, miért érdemes minden alapítónak és gépi tanulással foglalkozó szakembernek foglalkoznia velük.
A diffúziós modellek szerepe jelentősen megnőtt az elmúlt években, és az alapvető ötletük az, hogy magas dimenziójú adatok zajosításával, majd ennek a zajos folyamatnak a visszafordításával tanítsák meg a mesterséges intelligenciát. Érdekes kérdés, hogyan képesek ezek a modellek kevés tanulmányi adaton is működni, sőt, mely területeken történt áttörés diffúziós eljárásokkal.
A videóban szó esik arról, hogy a diffúziós technika hogyan fejlődött, milyen kulcsinnovációk és egyszerűsítések vezettek a jelenlegi, akár pár soros kódban is implementálható formába. A beszélgetők kitérnek a diffúzióval működő rendszerek széles körű alkalmazására: képgenerálástól kezdve, proteinhajtogatáson át, egészen az időjárás-előrejelzésig és a robotikáig.
Érdekes párhuzamok kerülnek elő a természetes intelligenciával – például, hogy milyen szerepet kap a véletlenszerűség és hogyan tér el az emberi gondolkodás folyamata a hagyományos nyelvi modellek működésétől. Felmerül többek között az is, milyen matematikai és gyakorlati akadályok vannak még a diffúziós modellek előtt, illetve hogyan változtathatja meg ez a technika a jövő kutatásait és ipari fejlesztéseit.
