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印度的技术人员通过额外的AI、生成AI和相关技能驱动工资增长,相比没有这些技能的人员,他们的工资增长了30-50%。据Careernet称,GenAI专业人员可分为三大类别:GenAI技术开发人员、GenAI产品开发人员和GenAI用户。通过不断学习和提升技能,技术人员可以在这一潮流中实现个人职业发展的飞跃。
苹果的研究人员最近推出了一款名为Keyframer的动画原型工具,该工具采用了大型语言模型的动力,旨在从静态图像生成引人注目的动画。这标志着LLMs在创意领域的又一次创新应用。该研究为未来的动画设计工具提供了可能的方向,将生成能力与动态编辑器相结合,以实现更强大的创意控制和迭代。
科技部监督司近日编制印发《负责任研究行为规范指引》,提出不得使用生成式人工智能直接生成申报材料,不得将生成式人工智能列为成果共同完成人,同时强调科研人员应把科技伦理要求贯穿到研究活动的全过程。《指引》适用对象包括科研机构、高等学校、医疗卫生机构、企业及其科研人员,有关规范要求覆盖科技活动的主要环节和过程。未经科学验证或同行评议的研�
近期的研究表明,通过在高质量指令数据集上进行微调,生成的模型可以在广泛的任务上展现出色的能力。现有的指令数据生成方法通常会产生重复数据,并且在数据质量上不够可控。未来的工作可能会探索不同任务和更大数据集之间的相互作用,以进一步增强单任务性能和泛化能力。
芝加哥大学的研究人员与SnapResearch合作,推出了一种名为3D画笔的人工智能方法,通过文本描述自动生成网格上的局部语义区域的纹理。这一创新使得用户可以通过直观的、自由形式的文本输入控制纹理编辑,为各种网格描述其编辑。这一研究为3D建模和纹理编辑领域带来了新的可能性,为游戏、动画、电影等各个行业提供了更加高效和直观的纹理编辑工具。
南开大学与字节跳动研究人员合作推出了一项引人注目的研究,发布了一种名为ChatAnything的全新AI框架。该框架专注于通过在线方式生成基于大型语言模型的角色的拟人化形象,从创造具有定制视觉外观、个性和语调的人物。这项工作为将生成模型与说话头算法相结合以及改善数据分布的对齐提供了未来研究的可能性。
LLM,如ChatGPT,可以轻松地产生各种流利的文本,但是它们的准确性有多高呢?语言模型容易产生事实错误和幻觉,这让读者在决定是否相信一个信息来源时知道是否使用了这些工具来做新闻文章或其他信息文本的幽灵写作。这些模型的发展也引发了对文本的真实性和原创性的担忧,许多教育机构也限制了ChatGPT的使用,因为内容很容易生成。这对于那些依赖于AI生成内容做出决策的用户来说,具有重要的意义。
由AdobeResearch和澳大利亚国立大学联合研发的人工智能模型宣布了一项突破性的成果,能够从单一的2D图像中生成3D图像。研究人员表示,他们的新算法在大规模图像样本上进行训练,可以在几秒钟内生成这样的3D图像。以下是LRM的主要功能特色:5.Transformer-Based架构:LRM采用了完全可微分的transformer-based编码器-解码器框架,通过预训练的视觉模型对输入图像进行编码,使用大型transformer解码器通过交叉注意力将图像特征投影到3D三平面表示,然后通过多层感知器预测体积渲染的点颜色和密度。
AI图像生成器因其便捷性变得异常受欢迎,但也引发了一系列问题。在CISPAHelmholtz信息安全中心的研究中,研究员YitingQu探讨了这些图像生成器中存在的不安全图像问题,并提出了一种用于解决此问题的过滤器。她希望通过这项研究帮助减少未来互联网上流传的有害图像数量。
在2023年的SAPTechEd活动中,SAPSE宣布了一系列全面的生成式人工智能能力和进步,旨在赋予所有技能水平的开发者,在AI时代为其业务注入强大动力。SAP揭示了生成式AI应用开发和向量数据库能力的创新,以及为开发者在AI时代提供的新的学习机会「如今多变的技术和商业景象意味着每位开发者都需要成为AI开发者,」SAPSE的首席技术官兼执行董事会成员JuergenMueller如是说。SAP的研�
在人工智能领域,改进文本到图像生成模型的研究一直备受关注。DALL-E3作为这个领域的杰出代表,因其出色的文本描述生成图像的能力备受瞩目。这种策略不仅提高了DALL-E3的性能为复杂的文本到图像生成技术的持续发展奠定了基础。
Robocorp成立于2019年,目标是帮助开发者自动化繁琐的工作。他们的Python平台帮助各种规模的团队更高效地构建和运营自动化。我们可以专注于我们喜欢的事情——为客户带来真正改变的产品。
大型语言模型因其模仿人类特性引起了广泛关注。这些模型能够回答问题、生成内容、总结长文本段落等等。PB不需要更新参数来进行自我参照的自我改进,这表明未来更广泛、更有能力的LLMs可能会从这一策略中受益。
研究人员公布了两项利用人工智能从文字生成三维头像的新研究成果,实现了虚拟试衣和头像形状编辑等应用。这些成果来自德国马普所等机构的研究人员,发表在arXiv上。利用人工智能算法解构数字人不同组成部分,不仅能创造逼真的三维虚拟形象支持线上虚拟试装等应用,对时装电商、社交平台和元宇宙都将产生深远影响。
Python是生成式AI的首选编程语言,随着生成式AI领域的大热,相关的Python框架和库自然也受到了极大关注。“这对Java开发人员又意味着什么呢”?TheNewStack带着这一疑问询问了Java开发人员对于GenAI以及Python采用率增长的看法。这两种语言可以利用各自的优势相互补充。
人工智能工具如ChatGPT和Copilot在程序员中爆发式增长,为他们提供了更多帮助。这些人工智能助手可能会删除代码中的注释,从使人类程序员对知识产权侵权一无所知,但仍会在法律上承担责任。这项研究为AI的持续发展提供了指导,并为未来提供了可能的缓解策略和其他知识产权侵权的保护措施。
一项来自意大利的新的人工智能研究介绍了一种基于扩散的生成模型,能够同时进行音乐合成和源分离。这种模型使用了源的联合概率密度作为先验分布进行训练,通过对先验进行采样来进行生成任务,通过将先验分布与混合物进行条件化并从结果的后验分布中进行采样来进行分离任务。研究人员希望他们的工作能够鼓励其他学者在音乐领域进行更深入的研究。
麻省理工学院的研究人员开发了一种名为FrameDiff的计算工具,利使用生成式人工智能设计新的蛋白质结构,目的是加速药物开发和改进基因治疗。FrameDiff可以构建超越自然变种的蛋白质,这种方法可以生成与现有设计不同的蛋白质结构,从推动药物研发、诊断和工业应用的进展。该研究团队的工作得到了麻省理工学院机器学习健康中心、EPSRC基金、微软研究和剑桥大学合作伙伴
随着越来越多的人使用AI来制作和发布内容,一个明显的问题出现了:当AI生成的内容在互联网上激增并且AI模型开始使用AI生成的内容进行训练,会发生什么?来自英国和加拿大的一组研究人员已经研究了这个问题,并且最近在开放获取期刊arXiv上发表了一篇相关论文。他们的发现令当前的生成式AI技术及其未来令人担忧:“我们发现在训练中使用模型生成的内容会导致生成的模型�
在OpenAI训练的人工智能聊天机器人ChatGPT大火之后,多家公司加入了生成式AI这一领域的竞赛,谷歌推出了竞品Bard人工智能聊天机器人,并已进行了升级,亚马逊也准备为电商增加类ChatGPT搜索,已在招聘研发人员。在ChatGPT掀起的生成式人工智能开发与应用浪潮中,苹果比谷歌、亚马逊等科技巨头要淡定的多,并未有太多公开的动作,但这并不意味着他们没有这方面的想法。有生成式人工智能背景或感兴趣的主动智能、应用研究科学家,则是将利用先进的生成式模型,为iPhone、iPad、Mac、Apple+Watch等产品线带来非凡的产品、服务及用户体验。
Google+++开始让公众测试+++Gmail+++和+++Docs+++的生成式+++AI。它正在大幅扩展「受信任的测试者」计划。Google+++建议用交互方式来表达提示信息+++Google+++Docs+++则提供「汇总」功能:你也可以使用以下选项之一对文本进行重写:在+++Gmail+++和+++Google+++Docs+++的生成式+++AI+++中,用户可以评价建议的好坏,后者提供几个反馈选项。
加拿大魁北克大学的四名研究人员近日发现,聊天机器人ChatGPT能生成C、C++、Python和Java等各种编程语言代码,但该机器人生成的代码存在严重的安全漏洞不会主动提醒用户。+++研究人员在一篇论文中介绍了他们的发现。+++魁北克大学的Raphaël+Khoury教授表示,ChatGPT在目前的形式下是有风险的,因此需要让学生意识到使用这种类型的工具生成的代码很可能是不安全的。
据Motherboard报道,两名开发人员使用 OpenAI 的 DALL-E2图像生成模型创建了一个法医素描程序,可以根据用户输入内容为创建“超逼真的”嫌疑人素描。该程序称为Forensic Sketch AI-rtist,由开发人员 Artur Fortunato 和 Filipe Reynaud 创建。一旦目击者看到合成图像,该图像可能会在他们的脑海中取代他们对实际嫌疑人的模糊记忆。
AI聊天机器人 ChatGPT 爆火,除了让科技巨头们谷歌、Meta 等压力增大以外,该工具也让很多高校的教育工作者头疼,比如有学生利用ChatGPT完成了大学课程作业,生成了令人信服的论文。为了检测AI生成的文本,斯坦福大学的研究人员提出了一种名为“ DetectGPT ”新方法“利用大型语言模型 生成的文本的独特特征” ,检测机器编写的论文。DetectGPT 是一种很值得关注的方法,可以在许多领域产生重大影响,其进一步发展可能对许多领域有益。
一个新的人工智能系统会生成假文件来欺骗对手。在第二次世界大战期间,英国情报人员在一具尸体上植入假文件,以愚弄纳粹德国,使其准备进攻希腊。这一名为"碎肉"的行动获得了成功,并成功掩护盟军对西西里岛的实际入侵。间谍活动中的 "金丝雀陷阱"技术传播了多个版本的假文件以掩盖秘密,它可以用来嗅出信息的泄露源,或者像二战中那样,制造分散注意力以误导敌方的情形,同时隐藏有价值的信息。WE-FORGE是计算机科学系设计的一个?
目前,指纹识别是智能手机最常见的解锁方式,在安全性方面甚至要比后来的人脸识别更高。不过如果使用人工智能伪造的指纹来欺骗指纹识别设备,那安全性就不存在了。
据一位艺术品鉴定专家的研究发现,有多达40幅假作品正在eBay上出售,其中包括幅被标榜为莫奈的作品和一幅被标榜为雷诺阿的作品。这位专家卡琳娜・波维奇博士利用先进的人工智能技术对这些在该在线平台上出售的画作进行鉴别震惊地发现其中许多作品有“很高的可能性”是“不真实的”。我认为人们应该受到警告。
他们发现了一种新颖的攻击方式,利用窃取的云凭证针对云托管的大型语言模型服务,目的是向其他威胁行为者出售访问权限。该攻击技术被Sysdig威胁研究团队命名为LLMjacking。”建议组织启用详细日志记录,并监视云日志以发现可疑或未经授权的活动,同时保建立有效的漏洞管理流程以防止初始访问。
微短剧当前非常火热,带来了亿万级市场规模,也带动了相当多的从业人员。目前郑州微短剧固定从业人员超3万人,之所以有这么多人来郑州从事该行业,是因为郑州制作公司相比其他城市报价偏低1-2成,这对许多版权方和投资方来说,有着明显的优势。目前郑州290多家微短剧从业公司,仅固定人员就达到了3万人,市区内一些闲置楼盘样板房、售楼部等场地也被利用起来。
辽宁大连的儿童公园内上演了一幕引人关注的事件,一只被亲切称为“白项链”的鸭子因其脖子上独特的白毛特征,成为市民们熟知的公园小伙伴。这只可爱的鸭子却突然在公园步道上徘徊,显得异常焦躁,仿佛在寻求帮助。也呼吁广大市民在发现类似情况时,能够及时伸出援手,共同守护这些可爱的生命。