《Google新闻搜索结果整合YouTube新闻视频》文章已经归档,不再展示相关内容,编辑建议你查看最新于此相关的内容:被Google收购后 YouTube如何一步步成为“视频界的存储仓”?YouTube现在是视频界默认的存储仓库。如Botha所说,“现在如果你要视频,就上YouTube找。如果没有,那它
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《华尔街日报》报道称,人工智能公司在收集高质量训练数据方面遇到了困难。《纽约时报》详细介绍了一些公司处理这一问题的方法,其中涉及到了人工智能版权法的模糊灰色区域。但这些公司的另一个选择是使用他们能找到的任何东西,无论他们是否获得许可,这可能会引发版权法方面的担忧。
AI公司在获取高质量训练数据方面遇到的挑战,OpenAI为了训练其最先进的大型语言模型GPT-4,使用了超过一百万小时的YouTube视频副本。该公司通过其Whisper音频转录模型转录这些视频,尽管这一做法在法律上具有争议性,OpenAI仍认为这属于合理使用。AI领域正面临训练数据短缺的挑战解决方案尚未明朗,公司们需要权衡利弊并寻求合理途径应对这一问题。
有消息称Google将推出一款集多种功能于一体的AI视频工具——GoogleVids。这款工具旨在帮助用户轻松创作故事板,并通过AI技术协助编辑内容,选择适合的场景、图片和音乐,自动生成一个完整的类似PPT的宣讲视频。GoogleVids将于6月份登陆GoogleWorkspace,届时用户将能够更加便捷地使用这一工具,为自己的工作和学习带来更多便利。
GoogleVids是一款强大的在线视频编辑器,集成了谷歌Gemini技术,为您提供AI驱动的视频创作解决方案。您可以使用它快速创建富媒体视频内容,适用于工作、项目演示、教学等多种场景。要了解更多关于GoogleVids的信息以及开始使用这一强大视频编辑AI创作工具,请访问GoogleVids官方网站。
Google宣布扩充其Gemma开源家族,推出了两个新的模型:CodeGemma和RecurrentGemma。这两个模型的推出旨在进一步提升Gemma家族在自然语言处理领域的能力。这一更新将进一步优化模型的性能,为用户提供更好的使用体验。
欢迎来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南,每天我们为你呈现AI领域的热点内容,聚焦开发者,助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。
雅虎宣布已从Instagram联合创始人KevinSystrom和MikeKrieger手中收购了人工智能驱动的新闻应用Artifact。Artifact这款应用自推出以来,就以其独特的人工智能技术吸引了广大用户的关注。这一成功的先例无疑为雅虎此次收购Artifact提供了信心和经验借鉴。
站长之家4月21日消息:近期,媒体专家大卫·卡斯韦尔在接受法新社采访时表示,人工智能正在撼动新闻业,并将在短期内引起「新闻生态系统的根本变化」。作为前雅虎员工和BBC新闻实验室的成员,卡斯韦尔在业界领袖聚集在意大利佩鲁贾市讨论他们行业面临的一些重大问题时进行了发言。」它不会适应新闻业。
显示行业发展进程不断加快,对于创新技术需求日益增长。量子点作为当下炙手可热的一种前沿技术,吸引了众多企业布局。利亚德将继续扎根显示行业,借助先进技术为行业发展深度赋能。
谷歌在周四宣布将整合旗下专注于构建人工智能模型的两个内部团队。Alphabet和谷歌CEO桑达尔・皮查伊在公司网站上发布了一篇博客文章,解释了将AI模型构建团队整合到谷歌DeepMind团队内的决定,其中包括来自公司研究部门的团队。公司还将其他责任团队划归到其中央信任与安全团队,公司正在加大对AI测试和评估的投资。
星尘智能(Astribot)研发的S1机器人,是一款新一代AI机器人,能够模仿学习,执行多项对人有用的复杂任务。S1机器人的设计理念是让数十亿人拥有AI机器人助理,帮助人们完成枯燥、困难或危险的任务。产品通过大模型测试,预计在2024年内完成商业化。
Foundy是世界上第一个全流程人工智能买卖企业平台,帮助创始人、收购者和M&A顾问相互找到并完成收购交易,效率比传统M&A流程高出3倍。我们的市场覆盖数以百亿计的收购预算。
Unbody是一个简化AI应用开发流程的平台,支持多种AI模型和数据格式,提供从私有数据到AI应用的无缝转换。它通过一个API端点和一行代码,即可实现从生成搜索到创建私人聊天机器人等功能,大大简化了AI的使用过程。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术,它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程,解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验,将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项,利用现有丰富的3D物体数据进行训练,有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外,该技术还开发了一种从粗到细的训练策略,利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束,从而获得更稳定和准确的结果。
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PuLID 是一个专注于人脸身份定制的深度学习模型,通过对比对齐技术实现高保真度的人脸身份编辑。该模型能够减少对原始模型行为的干扰,同时提供多种应用,如风格变化、IP融合、配饰修改等。
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