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来源：m6米乐娱乐 发布时间：2024-01-06 15:33:06
科技改变了什么？高铁横跨中国大地只需几个小时，从实地交易到网上购物，从现金交易到网上支付……科技帮人们慢慢突破了时空的限制，也在以迅雷不及掩耳之势渗透到每个人的生活中，改变着这样一个世界。在这样的一个过程中，AI就带着魔幻色彩来到了人们面前。斯坦福大学副教授、前百度首席科
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提起QQ，有多少人会想起学生时代那些如今看来杀马特的名称和头像?你也许不知道，QQ，今年24岁了。QQ号数字的长短，QQ号的等级，是许多人的荣誉所在有各种QQ秀亦是玩得不亦乐乎。相比于改名所带来的产品定位，QQ想要押注短视频赛道是要针对自己的核心群体，寻找自我的内容定位，先有用，再有益，才更迫切更长久。
【新智元导读】Runway突然发布了重要的公告，宣称要开发通用世界模型，解决AI视频最大难题，未来要用AI模拟世界。最近AI视频赛道的Pika1.0大火，两位华人创始人团队半年做出的产品几乎碾压了Runway接近两年的发展成果。甚至认为这是实现AGI的唯一途径:LLM和其他神经网络系统能很容易地描述一把椅子，但世界模特将能够「体验椅子」。
天眼查App显示，近日，抖音视界有限公司“基于AI的内容生成系统”软件著作权获登记批准，当前版本号为V1.0。抖音视界有限公司成立于2012年7月，法定代表人为张利东，注册资本3亿美元，由抖音集团有限公司全资持股。
澳大利亚悉尼科技大学科学家开发出了首款便携式、非侵入性的AI系统，可解码无声的想法并将其转化为有形的文本。这项技术可帮助那些因疾病或受伤无法说话的人做沟通，也有望实现人与仿生手臂或机器人等设备之间的无缝通信。最新技术既可使用眼动追踪，也可不使用眼动追踪。
PatronusAI，一家专注于负责任AI部署的初创公司，日前发布了一款名为SimpleSafetyTests的新型诊断测试套件，以帮助识别大型语言模型中的关键安全风险。这一宣布出现在人们对像ChatGPT这样的生成式AI系统在未经妥善保护的情况下可能提供有害响应的担忧一直增长之际。通过基本测试是第一步不是完全生产就绪的证明。
如果不创业，池光耀现在应该上大三，正准备上半学期的期中考试。2023年8月末的一个陌生来电，改变了他的人生轨迹。世界是你们的，也是我们的，但终究是年轻人的。
在虚拟现实领域，快速创建定制虚拟人物并实现与其互动是一个普遍的应用场景。以往的方法在快速重建高保线D数字人体和实时渲染之间往往难以平衡。Human101通过引入创新的技术和实用的方法，成功地解决了单视角视频中快速建模和实时渲染之间的矛盾，为实时交互应用和沉浸式虚拟现实体验提供了可行的解决方案。
苹果公司最近公布了两篇论文，展示了该公司在AI研究方面取得的重大进展。其中一项新技术有望让复杂的AI系统在iPhone、iPad等小内存设备上流畅运行。苹果在今年第三季度改组了Siri团队，目标在于整合AIGC功能和LLM。
对于ChatGPT变笨原因，学术界又有了一种新解释。加州大学圣克鲁兹分校一项研究指出:论文重点研究了“任务污染”问题，也就是大模型在训练时期就见识过很多任务示例，给人一种AI拥有零样本或少样本能力的错误印象。有人总结到:这是一个循环。
2023 年 12 月 17 日，第四届CCTI中国科创者大会在杭州成功举行。CCTI科创者大会由光环国际在科创大背景下重磅打造的科创知识盛会，深度聚焦研发产业链和科创者生态圈，倡导并推动新管理、新技术、新知识在科创领域的发展，引领赋能广大科创者。本届大会以“科创无界 数字共生”为主题，旨在探讨在新一轮科技革命和产业变革加速演进的大背景下，如何成功进行数字化转
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DiffusionLight是一项利用扩散模型在单张输入图像中估算照明效果的技术。它利用训练好的Stable Diffusion XL模型绘制一个镜面反射球,然后将球体展开得到全景照明图。该技术解决了现有基于神经网络的方法依赖有限HDR全景数据集导致在真实复杂场景下效果不佳的问题。关键创新在于发现了扩散噪声图和镜面反射球生成质量之间的关系,迭代生成高质量镜面球;以及通过LoRA 进行多曝光训练,使LDR模型也可以输出HDR格式。该技术可产生逼真的照明估计,非常适合于野外场景。
Rawbot是一个AI模型比较平台，帮助用户轻松比较不同AI模型，并发挥它们在项目中的全部潜力。用户都能够基于准确的并排比较来选择最佳的AI模型。Rawbot与ChatGPT、Cohere和J2 Complete兼容。
Auto Seduction AI是一款智能约会助手，通过个性化消息和完美的对话开场白，帮助用户每周获得1至4次约会。其独特的照片智能分析功能能创建令人着迷的对话开场白，帮助用户获得更加多的约会回应。用户都能够使用其自动化的冷读、轻微调情、邀约等功能，平均只需4-6条消息就能成功安排一次约会。该产品支持多种语言，包括英语、西班牙语、法语、德语、意大利语、俄语和印地语。
Resume Revival是一款免费在线AI简历生成器，利用ChatGPT技术提供最高质量的简历和求职信创建。产品功能包括AI驱动的简历和求职信生成、技能缺口分析、广泛的定制选项以及职业拓展。用户能够正常的使用直观的在线平台免费增强求职申请。
该代码仓库包含从合成图像数据(主要是图片)进行学习的研究,包括StableRep、Scaling和SynCLR三个项目。这些项目研究了如何利用文本到图像模型生成的合成图像数据进行视觉表示模型的训练,并取得了非常好的效果。
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vx.dev是一个开源的v0.dev替代品。它具有以下优点: - 低成本:通过提示工程技术,可以大大降低使用成本 - 易于定制:提供开源的提示,可以根据需求定制UI组件或代码风格 - GitHub无缝集成:生成的代码存储在GitHub上,内置版本控制、代码审查等功能 vx.dev的工作原理是,使用GPT-4模型根据事先定义好的提示来生成代码。主要成本在于输入和补全的标记数量。提示存储在prompts/ui-gen.md中,包含shadcn/ui、lucide和nivo图表的指令。通过删除不需要的组件指令,可以降低每次生成的API成本。 vx.dev可以轻松定制。用户都能够基于现有提示进行修改,使用其他UI库或调整代码风格。生成的代码存储在GitHub上,拥有版本控制、协同等特性。私有仓库可以保证生成结果的可见性。
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AnyChat是一款AI助手应用，通过使用AI完成任务和回答问题来提高工作效率。用户可以通过AnyChat执行各种任务，如搜索、生成文档、回答问题等。通过AnyChat，用户可以优化工作流程，提高工作效率。
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FreeInit是一个简单有效的方法,用于提高视频生成模型的时间一致性。它不需要额外的训练,也不引入可学习的参数,可以很容易地在任意视频生成模型的推理时集成使用。
Discoze是一个通过AI孪生模型实现社交发现和交流的APP。用户可以创建自己的AI孪生,使其学习并模仿自己的语音、照片和个性。其他用户可以通过AI孪生模型进行交流,从而快速发现共同语言的朋友。Discoze实现了零等待时间的社交,用户可以随时通过AI孪生开始交流。
ODIN（Omni-Dimensional INstance segmentation）是一个模型，能够正常的使用转换器架构在2D RGB图像和3D点云上进行分割和标记。它通过在2D视图内和3D视图之间交替融合信息来区分2D和3D特征操作。ODIN在ScanNet200、Matterport3D和AI2THOR 3D实例分割基准上实现了最先进的性能，并在ScanNet、S3DIS和COCO上实现了竞争性能。当使用来自3D网格的采样点云代替感知的3D点云时，它超过了以往所有的作品。作为可指导的具体化代理架构中的3D感知引擎时，它在TEACh对话动作基准上树立了新的最先进水平。我们的代码和检查点可以在项目网站找到。
LLM Augmented LLMs通过将现有基础模型与更具体的模型进行组合，实现新的能力。CALM（Composition to Augment Language Models）引入模型之间的交叉注意力，以组合它们的表示并实现新的能力。其显著特点包括：（i）通过“重用”现有LLMs以及少量额外参数和数据，在新任务上扩展LLMs的规模；（ii）保持现有模型权重不变，因此保留现有的能力；（iii）适用于不同的领域和设置。实验证明，将PaLM2-S与在低资源语言上训练的较小模型进行增强，在诸如翻译成英语和低资源语言的算术推理等任务上，结果绝对改善了高达13%。类似地，当PaLM2-S与特定于代码的模型进行增强时，在代码生成和解释任务上，相对于基础模型，我们看到了高达40%的改进，与完全微调的对应模型不相上下。
这款产品是一种3D GAN技术，通过学习基于神经体积渲染的方法，能够以前所未有的细节解析细粒度的3D几何。产品采用学习型采样器，加速3D GAN训练，使用更少的深度采样，实现在训练和推断过程中直接渲染完整分辨率图像的每个像素，同时学习高质量的表面几何，合成高分辨率3D几何和严格视角一致的图像。产品在FFHQ和AFHQ上展示了最先进的3D几何质量，为3D GAN中的无监督学习建立了新的标准。
Dreamy.ai是一个人工智能驱动的虚拟聊天平台。用户都能够与逼真的虚拟角色进行沉浸式对话,实现角色扮演和交流。平台提供自定义人工智能女友、选择不同人物形象与个性,打造独一无二的虚拟伴侣。核心功能有自然语言处理、情感计算等AI技术,可实现自主对话和互动。优势是个性化体验强,可提升用户想象力与情感联系。定位虚拟娱乐、陪伴市场。
3D Fauna是一个通过学习 2D 网络图片来构建三维动物模的方法。它通过引入语义相关的模型集合来解决模型泛化的挑战，并提供了一个新的大规模数据集。在推理过程中，给定一张任意四足动物的图片，我们的模型可以在几秒内通过前馈方式重建出一个有关联的三维网格模型。
LLaMA Pro 是一种用于大规模自然语言处理的模型。利用 Transformer 模块的扩展，该模型可以在不遗忘旧知识的情况下，高效而有效地利用新语料库来提升模型的知识。LLaMA Pro 具有出色的性能，在通用任务、编程和数学方面都表现出色。它是基于 LLaMA2-7B 进行初始化的通用模型。LLaMA Pro 和其指导类模型（LLaMA Pro-Instruct）在各种基准测试中均取得了先进的性能，展示了在智能代理中进行推理和处理各种任务的巨大潜力。该模型为将自然语言和编程语言进行整合提供了宝贵的见解，为在各种各样的环境中有效运作的先进语言代理的开发奠定了坚实的基础。
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