9月21日消息，据外媒报道，当地时间周三，OpenAI推出了新版人工智能（AI）图像生成器DALL-E 3。
DALL-E 3是一个文本转图像生成器，可根据书面提示生成图像。OpenAI称，它可以处理比Dall-E 2“更多的细微差别和细节”。
OpenAI表示，DALL-E 3目前处于研究预览阶段，将于10月初提供给ChatGPT Plus和企业客户使用。
外媒称，这个新工具可以帮助降低生成复杂人工智能艺术品的门槛，而且可以帮助OpenAI在竞争中保持领先地位。
据报道，DALL-E 3使OpenAI与Ideogram展开了直接竞争，Ideogram也使用自己的专有AI模型提供图像生成服务。（小狐狸）
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OpenAI宣布关闭DALL-E2图像生成器服务，由其后续产品DALL-E3替代。DALL-E2在2022年4月面世后不久，以其能够根据简单文本提示生成高质量图像一举成名。但为了安全起见，大家可能需要下载自己特别喜欢的任何内容。
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在人工智能构筑的世界中，AI有时会像人一样存在着某种偏见或倾向性。比如对于大语言模型言，由于训练数据的影响会不可避免地存在性别偏见、种族刻板印象，等等。对于TheVerge发现的这一现象，有网友分析称，这是Meta在训练的时候没有喂给模型关于这一场景足够的示例。
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OpenAl更新DALL•E编辑器界面的功能。用户可选择想要编辑的图像区域，并通过聊天来描述如何更改编辑图像。在对话面板中，您可以通过描述要对图像的突出显示区域进行的更改来完成编辑。
OpenAICEOSamAltman最近前往阿联酋，提出了建立一个全球性政府和私人利益相关方联盟来资助、支持和供应人工智能产业的构想。Altman在本周会见了几位阿联酋官员和投资者，讨论了他们以及其他人如何共同努力以抵消人工智能基础设施所带来的巨额成本。即使英伟达预计仅今年就将三倍以上生产其H100和H200加速器，分析师警告称，需求可能会持续超过供应。
日本首相岸田文雄将在即将于5月初举行的经济合作与发展组织会议上宣布一个用于规范和使用生成式人工智能的国际框架。预计将有40多个国家参与，日本旨在在创建国际人工智能规则方面取得领先地位。视频中将介绍OP作为一种有用的技术，用于识别虚假信息。
毕马威的最新研究显示，金融服务行业中超过三分之一的高级领导者每天都会使用生成式人工智能。首席执行官是最频繁使用这一技术的群体，他们主要将其用于头脑风暴和演讲撰写。毕马威全球及英国金融服务主管表示，领导者们需不断学习掌握技术，通过培训培养利用人工智能创造价值所需的技能，以确保技术应用的有效性和可信度。
谷歌在周四的一篇博文中透露，推出了一个新计划，旨在帮助资助开发利用生成式人工智能技术的非营利机构。这一计划名为Google.org加速器，将由2千万美元的资助支持，首批包括Quill.org和世界银行等21家非营利机构。这些非营利机构将缺乏工具、意识、培训和资金视为采用该技术的最大障碍。
加利福尼亚州议会通过了一项旨在打击人工智能生成的儿童色情内容的法案，这一提案在周二的萨克拉门托早期阶段获得通过。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商MidjourneyAB1831在议会公共安全委员会听证会上获得通过，并将于下周提交给隐私和消费者保护委员会。拉古纳海滩高中对一名学生进行了调查，因为他做了同样的事情。
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WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理，专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理，帮助用户浏览网页，而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V（零样本）18%，展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code（简称Infra Copilot）是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文，允许专业人员使用自然语言表达需求，并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码（IaC）的开发过程，还确保了跨环境和项目的一致性，加速了新团队成员的上手和学习过程，显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台，提供HuggingFace模型的免费加速下载，解决大模型下载缓慢和断开的问题，支持高达4M/s的下载速度，大幅减少等待时间，提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型，它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K，展示了SOTA（State of the Art）大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数，并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术，实现了在长文本上的高效学习。此外，它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建，以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架，它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留，并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型，通过广泛的实验验证了其有效性。
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