纪念科学家汤晓鸥：黑羊远去
纪念科学家汤晓鸥：黑羊远去12月16日，商汤科技发布讣告称，商汤科技创始人、香港中文大学信息工程学系教授汤晓鸥因病去世，享年55岁。
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4787 点击 2023-12-17 11:44
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12月16日，商汤科技发布讣告称，商汤科技创始人、香港中文大学信息工程学系教授汤晓鸥因病去世，享年55岁。
文生视频可以精细到什么程度？最近，阿里巴巴的一项研究给出了答案：1280×720 分辨率没有压力，而且生成效果非常连贯。
今天，我要和大家聊一聊近期在AI领域掀起波澜的一款产品：字节跳动推出的coze。
12月13日，由韩国MBC电视台内部企业VLAST推出的虚拟男团PLAVE凭借新曲《Merry PLLIstmas》打入Melon排行榜13日日榜123位、Bugs日冠，以逆袭男团“音源不入榜魔咒”、远远高于诸多五代和六代真人男团的成绩，引起K-Pop粉丝高度关注。
AI可以从自己生成的「合成数据」中学习，最重要的是，能够大幅提升数据问题解决和代码生成的能力。
OpenAI的出现，源自马斯克和拉里佩奇的一场争论。那是在2015年，特斯拉刚刚盈利，佩奇还是谷歌的CEO。就是这场争吵的几周后，OpenAI在一次晚饭上诞生。
据外媒报道，在生成式AI竞争中处于落后的字节跳动想要“抄近道”，该公司一直在秘密使用OpenAI的技术开发自家大语言模型，这违反了OpenAI的服务条款。
离圣诞节还有一周了，GPT-4.5是发还是不发？OpenAI还没动作，网上已经是各种爆料漫天飞。各位大V煞有介事，Altman则是急着辟谣。按以往的规律看，这次爆料的真实性倒是不小。
Ilya领衔的OpenAI对齐团队，刚刚发表了首篇论文——用类似GPT-2监督GPT-4的方法，或可帮人类搞定自己更聪明的超级AI！
困扰数学家多年、让陶哲轩直呼喜欢的上限集问题数学难题，竟然被DeepMind的新算法破解了？这是史上首个用LLM发现的算法，堪称里程碑级研究，一经发布立马登Nature。
更多孩子靠AI回家
AI技术的应用，为我们的生活带来巨大变化。当AI技术应用到声音领域，是否面临侵权风险？司法又将如何回应？12月12日，北京互联网法院首次组成五人合议庭，依法公开审理全国首例“AI声音侵权案”。
本文讨论了巨头AI受困于巨头垄断的问题，指出在线模型受商业壁垒限制，无法满足用户的个性化需求。文章以旅行计划为例，说明了通过本地部署的通用AI可以更好地满足用户需求。
DeepMind的研究团队开发了一款基于大型语言模型的人工智能系统，名为FunSearch，可以在数学和计算机科学中生成新的解。通过迭代中的进化，FunSearch能够解决复杂的数学问题，并发现新的数学知识和算法。这种基于大型语言模型的人工智能系统不仅能超越人类数学家，而且比现有的方法更有效。
用大模型解决困扰数学家60多年的问题，谷歌DeepMind最新成果再登Nature。
区别于其他智库和研究机构，量子位智库基于量子位长期以来对AI及其他前沿科技的追踪报道，积累了数年对前沿科技的深入洞察。
大模型元年，在MEET2024智能未来大会上，20位行业大咖给出了这样的年终总结。ChatGPT给予了高度的评价：看到AI技术在不同领域的应用，真是让人激动不已。
近日，美国科技初创公司OpenAI开发的对话式人工智聊天工具ChatGPT在全球范围内掀起了一阵“人工智能”热潮。
更大的问题是，美国大型科技公司会不会把AI“吃水”问题转移到其他国家？
用户只需要“阐述”当前情绪状态，大模型就可以根据用户的情绪状态来生成专属的Lofi音乐场景。
当下的 Fintech 行业有点像石油钻探。随着最初供应量的减少，从现有油井获取资源的技术不再稀缺。AI 加持下各项金融类产品会产生更多新变化，甚至有望实现广泛且极低成本的定制和个性化。
神经网络的概念、技术基本实现原理、应用场景与产品案例等方面的内容，一起来看看，或许会对AI产品经理们有所帮助。
据晚点LatePost独家消息，阿里巴巴旗下淘天集团和国际数字商业集团都已经建立了完整的AI团队。
12月14日，谷歌推出AI音乐创作工具“MusicFX”，仅需几句话，用户即可生成原创的音乐作品。
OpenAI GPT-4.5 遭泄露，我们即将见识「加强版」多模态大模型
AI 视频生成有多卷？最近 Pika 的火热，重新带动了人们对 AI 视频生成的关注，甚至带动创始人父亲的上市公司接连涨停。
从设计、编码到测试、部署，甚至是运维……软件开发的整个流程，可以通通交给AI了！一款覆盖软件开发全生命周期的端到端AI智能助手，让分散的软件开发操作变得集成化、智能化。
斯坦福吴佳俊团队打造AI版“爱丽丝梦游仙境”巨作！
大语言模型（LLM）被越来越多应用于各种领域。然而，它们的文本生成过程既昂贵又缓慢。这种低效率归因于自回归解码的运算规则：每个词（token）的生成都需要进行一次前向传播，需要访问数十亿至数千亿参数的 LLM。这导致传统自回归解码的速度较慢。
尽管我们无法预料大模型会生成什么，也不知道算力和数据的极限在哪里，但生成式 AI 革命是不可阻挡的。