?? AI新聞

?? 谷歌Brain2Music利用AI讀取大腦活動(dòng)生成音樂

摘要：谷歌發(fā)布了名為Brain2Music的論文，通過人工智能和腦部成像技術(shù)生成個(gè)性化音樂。他們招募了5名志愿者，記錄他們?cè)诼牪煌魳奉愋蜁r(shí)的大腦活動(dòng)數(shù)據(jù)。通過這些數(shù)據(jù)，谷歌訓(xùn)練了一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以自動(dòng)生成15秒音樂片段。研究結(jié)果顯示，Brain2Music生成的音樂片段與原版音樂高度相似。這項(xiàng)技術(shù)具有較高的影響力和新穎性，對(duì)公眾興趣較高?？偡郑?5

?? OpenAI宣布停止AI文本檢測工具AI Classifier

摘要：OpenAI因準(zhǔn)確率僅為26%，決定停止AI文本檢測工具AI Classifier。該工具用于區(qū)分人類撰寫和AI生成的文本，但在實(shí)際使用中發(fā)現(xiàn)準(zhǔn)確性較低，嚴(yán)重問題無法可靠識(shí)別內(nèi)容。據(jù)報(bào)告顯示，識(shí)別AI生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性僅為26%，并將9%的人類撰寫的文本錯(cuò)誤標(biāo)記為AI生成。OpenAI表示正在研究更有效的文本出處技術(shù)，并承諾開發(fā)機(jī)制讓用戶了解音頻或視覺內(nèi)容是否由AI生成。

?? OpenAI內(nèi)部正在開發(fā)新開源模型，以對(duì)抗微軟合作的Llama 2模型

摘要：據(jù)報(bào)道，OpenAI為了應(yīng)對(duì)微軟和Meta合作開發(fā)的開源模型Llama 2，目前正在內(nèi)部開發(fā)代號(hào)為“G3PO”的新開源模型。Llama 2模型擁有700億個(gè)參數(shù)，支持商業(yè)許可證，允許個(gè)人和企業(yè)使用并賺錢。OpenAI計(jì)劃發(fā)布開源模型的原因有兩個(gè)：一方面是為了構(gòu)建護(hù)城河，提供銷售定制AI模型的市場；另一方面是希望創(chuàng)建個(gè)性化的ChatGPT助手。雖然OpenAI推遲發(fā)布新開源模型，但計(jì)劃推出與微軟直接競爭的“衍生版”。

?? 網(wǎng)易有道推出國內(nèi)首個(gè)教育領(lǐng)域垂直大模型“子曰”

摘要：網(wǎng)易有道推出國內(nèi)首個(gè)教育領(lǐng)域垂直大模型“子曰”，并發(fā)布了六大創(chuàng)新應(yīng)用。該大模型已應(yīng)用于有道生態(tài)內(nèi)的軟件和硬件上，實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品化。預(yù)計(jì)第三季度能夠上線新版大模型翻譯。子曰大模型的翻譯能力已經(jīng)優(yōu)于市面上所有主流翻譯引擎。虛擬人口語陪練被寄予厚望，是會(huì)員付費(fèi)項(xiàng)目，但比真人便宜很多。

?? 阿里云成為首家支持Meta開源AI模型Llama的中國企業(yè)

摘要：阿里云宣布成為中國首家支持Meta開源AI模型Llama的企業(yè)，并允許中國企業(yè)用戶開發(fā)基于該模型的程序。Llama 2是Meta公司的下一代開源語言模型，可以免費(fèi)用于研究和商業(yè)用途。阿里云推出了Llama 2的培訓(xùn)和部署解決方案，并在國內(nèi)率先對(duì)Llama 2模型進(jìn)行深度適配，推出了最佳實(shí)踐方案，助力開發(fā)者快速搭建自己的大模型。

?? Runway宣布旗下AI視頻編輯工具免費(fèi)試用，用戶通過文本提示生成逼真視頻內(nèi)容

摘要：技術(shù)公司Runway公開了旗下具有AI功能的視頻編輯工具Gen-1和Gen-2，用戶可以通過文本提示生成逼真的視頻內(nèi)容并自動(dòng)剪輯視頻?，F(xiàn)在Runway宣布完全向大眾開放Gen-1和Gen-2，任何人都可以注冊(cè)賬號(hào)免費(fèi)試用。Gen-1使用文本提示修改視頻藝術(shù)風(fēng)格，而Gen-2更進(jìn)一步，可以直接用文本提示生成視頻場景。目前Gen-2工具可以生成最長4秒的視頻，試用用戶可以免費(fèi)生成約20段4秒視頻，用完代幣后需付費(fèi)購買。Runway Gen-2已經(jīng)上線蘋果App Store和Web版本。

?? AI知識(shí)

???大型語言模型的當(dāng)前狀態(tài)和潛在影響

本文討論了大型語言模型（LLMs）的當(dāng)前狀態(tài)以及它們對(duì)各個(gè)行業(yè)的潛在影響。文章解釋了LLMs，特別是Transformers模型，可以學(xué)習(xí)序列中值的上下文關(guān)系，并且具有只需很少的示例就能推廣到不同任務(wù)的能力。文章還提到了LLMs的可預(yù)測的擴(kuò)展行為和圍繞它們的研究趨勢，例如訓(xùn)練更大的模型以及在基準(zhǔn)測試上衡量它們的性能。文章強(qiáng)調(diào)了隨著instructGPT論文的發(fā)布，LLMs行為的突破性進(jìn)展，改善了LLMs遵循自然語言指令的能力。總體而言，本文提供了關(guān)于LLMs及其潛在影響的見解。

???llama2-webui

Llama2-webui是一個(gè)方便用戶的工具，它使得在任何地方（包括Linux、Windows和Mac操作系統(tǒng)）能夠通過gradio web UI在GPU或CPU上運(yùn)行Llama 2成為可能。

該工具支持Llama-2-7B、Llama-2-13B和Llama-2-70B模型，并且可以使用8-bit或4-bit模式進(jìn)行推理。對(duì)于GPU推理來說，至少需要具備6GB VRAM的顯存；對(duì)于CPU推理來說，至少需要具備6GB RAM的內(nèi)存。這意味著用戶可以在相對(duì)較低的硬件配置下運(yùn)行Llama 2，享受其強(qiáng)大的功能和效率。

更多AI工具，參考Github-AiBard123，國內(nèi)AiBard123