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AI视野:奥特曼试图重任OpenAI CEO失败;魔搭社区推出开源版GPTS;谷歌Bard遭遇提示注入攻击;Meta重组并解散AI监管团队

2023-11-20 15:17 · 稿源:站长之家

📰🤖📢AI新鲜事

奥特曼试图重任OpenAI CEO失败 Emmett Shear上任

OpenAI 任命 Twitch 前高管 Emmett Shear 为新的临时首席执行官,取代了在 Altman 被解雇后被任命为临时首席执行官的长期担任 OpenAI 高管的 Mira Murati。

【AiBase 提要:】

🌟 Emmett Shear 被任命为 OpenAI 的新首席执行官,此前曾是全球最大的视频流媒体公司 Twitch 的首席执行官。

⚡ 在员工和投资者支持前 OpenAI 领导人 Sam Altman 之后,OpenAI 的危机在董事会任命 Emmett Shear 为新 CEO 后加深。

🔄 作为 OpenAI 的新 CEO,Emmett Shear 面临着挑战,包括员工可能离职并加入 Sam Altman 的新创业项目,以及他被解雇前计划推出一家与 Nvidia 竞争的人工智能专注的半导体公司。

谷歌Bard遭遇提示注入攻击 或存在数据泄漏风险

谷歌Bard面临提示注入攻击,黑客通过自然语言攻击漏洞,可能导致数据泄漏风险,揭示了Bard在处理提示注入方面的薄弱性。

【AiBase提要】:

🚨 攻击手法揭示: 黑客采用提示注入技术,通过自然语言破解Bard,可能导致数据泄漏风险。

🕵️‍♂️ 漏洞细节: 攻击者成功利用Bard漏洞进行图像Markdown注入,尝试泄露聊天历史记录,存在零点击渲染图片的漏洞。

🛡️ 修复状态不明: 虽然漏洞已于10月19日报告并确认修复,但具体修复措施尚不清楚,突显Bard在处理提示注入方面的薄弱性。

Meta重组并解散AI监管团队

社交媒体巨头Meta宣布解散负责监管人工智能项目的团队,将成员重新分配到生成式AI产品和AI基础设施团队,以适应科技行业对机器学习的投资潮。

【AiBase提要:】

🔄 公司动向: Meta(Facebook的母公司)解散AI监管团队,成员过渡到生成式AI产品和AI基础设施团队。

🧠 生成式AI发展: Meta成立生成式AI团队,专注于开发模仿人类创作的语言和图像生成产品,迎头赶上机器学习热潮。

🌐 行业关注: 随着监管者和官方对新兴技术风险的关注,确保AI安全成为行业重要任务,表现在产业组织制定AI安全标准。

普华永道爱尔兰与微软合作开设新的生成式AI中心

PwC Ireland与微软合作,在都柏林开设生成式人工智能中心,推动新技术应用。调查显示爱尔兰企业在AI采用上相对缓慢,而PwC投资超过10亿欧元推动以人为主导、技术驱动的转型。

【AiBase提要:】

🤝 合作开设中心: PwC Ireland与微软在都柏林北墙码头合作设立生成式AI中心,以促进新技术的应用。

🚀 投资推动转型: PwC投资超过10亿欧元,致力于推动以人为主导、技术驱动的人工智能转型。

📊 爱尔兰AI采用调查: 调查显示爱尔兰企业在人工智能和生成式AI采用上相对缓慢,仅有不到10%的企业大规模推行人工智能。

🤖📈💻💡大模型动态

谷歌推扩散模型变种UFOGen 真正实现一步文生图

谷歌研究团队提出的UFOGen扩散模型变种通过改变参数化方式和损失函数计算方式,实现一步生成高质量图像,解决了扩散模型生成速度问题。

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论文地址:https://arxiv.org/pdf/2311.09257.pdf

【AiBase提要】

🚀 谷歌提出UFOGen模型,一步生成高质量图像。

💡 UFOGen通过改变参数和损失函数,最大限度利用Stable Diffusion内部信息。

🔍 扩散模型生成速度问题得以解决,为视觉创作领域带来技术进步。

港中大博士生推出超真实人像合成工具HyperHuman

为了提高AI绘图逼真度,港中大博士生研发的HyperHuman模型使用3.4亿张图像进行训练,解决了传统AI绘图工具的不连贯和不自然问题。该模型在图像质量和姿势准确度上全面碾压竞争对手,使用了联合学习和分步生成的方法,采用潜在结构模型,同时优化颜色、深度、法线图。用户调查显示,HyperHuman在逼真度和质量上更受欢迎,成绩超过其他竞争模型。

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【AiBase提要:】

🖌️ 超真实人像合成工具HyperHuman问世,用3.4亿张图进行训练

🌐 解决传统AI绘图工具问题,图像质量和准确度全面碾压竞争对手

💡 采用联合学习、分步生成和潜在结构模型,优化多方面表现

MIT研究团队发布力学与材料建模语言模型MechGPT

MIT的研究团队推出了MechGPT,一款在力学和材料建模领域具有突破性的语言模型,通过创新方法从科学文本中提取关键信息,特别适用于材料科学领域。

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【AiBase提要:】

🌐 MechGPT是MIT力学与材料建模领域的语言模型先锋,通过预训练和创新技术提取科学文本信息,培训采用PyTorch和Hugging Face,具有40个变压器层。

🧠 模型不仅提高信息提取,还增强关键事实的清晰度,采用低秩适应(LoRA)和4位量化等技术提高性能,展示超越传统语言模型的潜力。

🚀 MechGPT在材料科学领域表现卓越,为用户提供Google Scholar访问,标志着语言模型领域演变的里程碑,拓展了知识提取的新领域。

🤖📱💼AI应用

出门问问发布AI交互式数字员工生成平台奇妙问

近日,出门问问在南京举办了「奇妙问」产品招商会,并正式发布了 AI 交互式数字员工生成平台「奇妙问」。该平台名为「奇妙问」,基于自研大模型“序列猴子”,面向政企、文旅等行业,打造数字接待、数字客服、数字销售等交互型数字员工,为客户提供一站式互动数字人的制作、生产、发布服务。

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【AiBase提要:】

🚀 创新平台发布: 出门问问发布了名为「奇妙问」的AI交互式数字员工生成平台。

💼 广泛应用领域: 该平台面向政企、文旅等行业,打造数字接待、数字客服、数字销售等交互型数字员工。

🌐 自研大模型支持: 平台依托自研大模型“序列猴子”,提供一站式互动数字人的制作、生产、发布服务。

👨‍💻💡🎯聚焦开发者

魔搭社区推出开源版GPTS“ModelScope Agents”

在OpenaiDEVday上,魔搭社区推出开源版GPTS“ModelScope Agents”,通过GPT Stores允许用户聊天、直接配置进行GPT定制,支持自定义知识库和接入web-browsing、文生图、code-interpreter三个工具的能力。

github地址:

https://github.com/modelscope/modelscope-agent

【AiBase提要:】

🔄 开源实现方案: 魔搭社区推出开源版ModelScope Agents,支持用户定制和二次开发,方便接入不同的LLM(语言模型)。

🔧 优化反馈问题: 魔搭社区回应GPT Store存在的问题,包括黑盒化、定制成本高、数据安全问题等,致力提供更灵活的应用构建体验。

📈 发展计划: ModelScope Agents计划支持生产级别功能、有效评估方式,并在ModelScope创空间上应用,以促进应用生态繁荣。

DiagrammerGPT:GPT-4主导的颠覆性双层文生图表模型

北卡罗来纳大学提出的DiagrammerGPT框架,通过GPT-4充当“规划师”和“审计师”,创新地利用自然语言处理指导科学图表生成,采用闭环反馈机制优化规划,显著提高了文本描述生成图表的准确性。

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项目地址:https://github.com/aszala/DiagrammerGPT

【AiBase提要:】

🔄 GPT-4角色创新: DiagrammerGPT利用GPT-4作为“规划师”生成初始图表规划,同时另一个GPT-4作为“审计师”提供反馈,通过闭环反馈机制优化图表布局,提高生成图表的质量。

🤖 DiagramGLIGEN扩散模型: 在图表生成阶段,研究人员采用DiagramGLIGEN扩散模型,结合门控自注意力层,处理文本标签和箭头关系,通过Pillow库提升文本清晰度,在多个测试数据上明显优于基准模型。

🚀 重大技术突破: DiagrammerGPT框架的创新和性能优势为文生图表领域带来重大技术突破,在多个量化指标上优于基准模型,为科学研究和图像生成领域提供有力支持。

谷歌推出新图像控制方式 可在StableDiffusion图像生成中保证内容特征一致性

Google最新推出的StableDiffusion图像生成技术通过身份聚类和身份提取的三个步骤,保证生成图像具有相同视觉特征,对故事可视化、游戏开发和广告等领域具有重要意义。

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论文地址:https://arxiv.org/pdf/2311.10093.pdf

【AiBase提要:】

🔍 身份聚类: 通过生成一系列图像,并嵌入语义空间,使用聚类算法将图像分组,确定角色的主要视觉特征。

👤 身份提取: 在高内聚性图像上训练模型,提取更一致的角色身份,使模型能够准确重现这些特征。

🌐 重要意义: 技术确保生成图像在内容特征上一致,对于故事可视化、游戏开发和广告等领域具有重要意义。

复旦、人大等发布大五人格+MBTI测试 角色扮演AI特质还原率达82.8%

由复旦大学和中国人民大学合作的Chat凉宫春日团队发布了AI角色扮演研究,通过大五人格+MBTI测试以及LLM引导式问答,实现82.8%的特质还原率,为评估角色扮演AI的人格提供新方法。

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项目地址:https://github.com/LC1332/Chat-Haruhi-Suzumiya/tree/main/research/personality

【AiBase提要:】

🧠 人设还原度达82.8%: 复旦大学与人民大学合作的研究团队使用大五人格+MBTI测试,通过LLM引导式问答,成功实现82.8%的AI角色扮演特质还原率。

🔍 心理学角度研究: 研究采用面谈式人格测试框架,通过开放式问答对AI角色进行全面评估,为角色扮演AI的行为模式提供新视角。

🚀 未来发展: 随着技术不断进步,角色扮演AI的人格还原度和表现有望进一步提升,同时揭示了现有技术中存在的挑战和限制。

浙大研究者提出UrbanGIRAFFE,解决城市场景的可控3D感知图像合成

浙江大学的UrbanGIRAFFE方法通过可控的相机姿势和场景内容,以及精妙的3D场景分解,实现了对复杂城市环境的多样控制,在3D感知图像合成领域表现出色。

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项目网址:https://github.com/freemty/urbanGIRAFFE

【AiBase提要:】

🌐 可控性与保真度超越基线: UrbanGIRAFFE方法通过全面评估展示在可控性和保真度方面的卓越性能,超越了各种2D和3D基线。

🖼️ 场景分解与对象生成: 该方法巧妙地将城市场景分解为无法计数的物体、可计数的对象和天空,利用语义体素网格和对象布局进行组合生成建模。

🚀 未来发展与应用拓展: UrbanGIRAFFE的未来工作包括引入语义体素生成器、光照控制探索,该研究在相机视角操作、语义布局和物体交互等方面取得了卓越多功能性成就。

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