頭條
Sikon冤馏、索尼和佳能利用新相機(jī)技術(shù)對(duì)抗人工智能造假
https://asia.nikkei.com/Business/Technology/Nikon-Sony-and-Canon-fight-AI-fakes-with-new-camera-tech
尼康典徊、索尼集團(tuán)和佳能正在開(kāi)發(fā)相機(jī)技術(shù)，將數(shù)字簽名嵌入圖像中顾瞻，從而與人工智能生成的贗品區(qū)分開(kāi)來(lái)泼疑。 尼康的無(wú)反光鏡相機(jī)將為專業(yè)人士提供防篡改數(shù)字簽名，提供日期荷荤、時(shí)間和位置等詳細(xì)信息退渗。 索尼計(jì)劃于 2024 年春季在其無(wú)反光鏡單反相機(jī)中添加一個(gè)名為“Verify”的在線工具，以檢查圖像的數(shù)字簽名蕴纳，突出顯示任何人工智能或被篡改的內(nèi)容会油。 佳能將于 2024 年推出類似的圖像和視頻技術(shù)。這些進(jìn)步解決了區(qū)分真實(shí)圖像和復(fù)雜的人工智能生成的贗品這一日益嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)古毛。
英特爾將利用外部投資分拆人工智能軟件公司
https://finance.yahoo.com/news/intel-spins-ai-software-firm-133626026.html
英特爾正在組建一家名為 Articul8 AI 的新獨(dú)立公司翻翩，專注于人工智能軟件，并獲得 DigitalBridge Group 和其他投資者的投資稻薇。 Articul8源于英特爾與波士頓咨詢集團(tuán)的合作嫂冻，將擁有一個(gè)獨(dú)立的董事會(huì)，并且不會(huì)公開(kāi)交易塞椎，將專注于創(chuàng)建具有成本效益桨仿、安全的商業(yè)人工智能解決方案。
研究
自對(duì)弈微調(diào)將弱語(yǔ)言模型轉(zhuǎn)換為強(qiáng)語(yǔ)言模型
https://arxiv.org/abs/2401.01335
當(dāng)前語(yǔ)言模型的一大缺點(diǎn)是需要極其昂貴的人類偏好數(shù)據(jù)才能使其正常工作案狠。 最近的一個(gè)重要研究方向是弄清楚我們是否可以讓語(yǔ)言模型在不收集這些數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行自我對(duì)弈來(lái)改進(jìn)服傍。 SPIN 是一種新方法，僅用 SFT 數(shù)據(jù)就朝這個(gè)方向邁出了一步——它可以顯著提高基礎(chǔ)模型在各種任務(wù)中的性能骂铁。
學(xué)習(xí)用邊界注意力尋找邊界
https://arxiv.org/abs/2401.00935
尋找圖像中的輪廓和邊界是一個(gè)經(jīng)典的計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題吹零。 然而，當(dāng)引入噪聲拉庵、質(zhì)量變化或分布外的例子時(shí)灿椅，許多現(xiàn)有方法無(wú)法表現(xiàn)良好。 這種新的學(xué)習(xí)方法在傳感器讀數(shù)上表現(xiàn)非常好，并且只有 207k 個(gè)參數(shù)阱扬。 它采用兩階段訓(xùn)練過(guò)程泣懊，大大提高了現(xiàn)有技術(shù)水平。
通過(guò)自我監(jiān)督適應(yīng)增強(qiáng)低光照片
https://arxiv.org/abs/2401.00766
這項(xiàng)研究利用包圍攝影和新穎的時(shí)間調(diào)制循環(huán)網(wǎng)絡(luò) (TMRNet) 來(lái)顯著提高弱光條件下的照片質(zhì)量麻惶。 通過(guò)使用合成數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練并適應(yīng)現(xiàn)實(shí)世界的圖像，這種方法優(yōu)于現(xiàn)有的多圖像處理方法信夫。
工程
GPT-fast Mixtral 支持 (GitHub Repo)
https://github.com/pytorch-labs/gpt-fast/pull/71
GPT-fast 是 Pytorch 團(tuán)隊(duì)為加速普通模型所做的巨大努力窃蹋。 它可以在 8 個(gè) GPU 上實(shí)現(xiàn)每秒 218 個(gè)令牌，令人印象深刻静稻。
TinyGPT-V (GitHub Repo)
https://github.com/DLYuanGod/TinyGPT-V
具有小主干的高效多模態(tài)大型語(yǔ)言模型警没。
使用 Marigold 生成 VR 并排視頻 (GitHub Repo)
https://github.com/TheWiselyBearded/sbs-generator
通過(guò)使用最先進(jìn)的深度估計(jì)和一些經(jīng)典視頻處理，您現(xiàn)在可以將單眼視頻轉(zhuǎn)變?yōu)?3D 可視 XR 體驗(yàn)振湾！ 該代碼已獲得麻省理工學(xué)院許可杀迹，可用于商業(yè)用途。
雜七雜八
通過(guò) T2I 模型適配生成文本到音頻
https://auffusion.github.io/
Auffusion 系統(tǒng)受文本到圖像擴(kuò)散模型的啟發(fā)押搪，在文本到音頻 (TTA) 生成方面取得了突破树酪。 它擅長(zhǎng)從文本創(chuàng)建高質(zhì)量音頻，特別是對(duì)于復(fù)雜的輸入大州。
紐約時(shí)報(bào) vs OpenAI 不僅僅是一場(chǎng)法律戰(zhàn)
https://thealgorithmicbridge.substack.com/p/the-nyt-vs-openai-is-not-just-a-legal
《紐約時(shí)報(bào)》對(duì) OpenAI 的訴訟凸顯了技術(shù)進(jìn)步與版權(quán)侵權(quán)之間根深蒂固的沖突续语。 雖然一些人認(rèn)為不受限制的人工智能進(jìn)步是對(duì)人類的福音，但另一些人則強(qiáng)調(diào)尊重創(chuàng)造者權(quán)利的道義責(zé)任厦画，并提倡采取平衡的方法疮茄，既重視技術(shù)進(jìn)步，又重視知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)根暑。 這場(chǎng)爭(zhēng)論凸顯了人工智能時(shí)代道德與進(jìn)步之間的復(fù)雜關(guān)系力试。
2023 年我們對(duì)人工智能和教育的了解
https://aisupremacy.substack.com/p/what-we-learned-about-ai-and-education
教育正在通過(guò)探索人工智能輔助輔導(dǎo)、寫(xiě)作指導(dǎo)和評(píng)估的協(xié)作方法來(lái)適應(yīng)人工智能的整合排嫌。
ColBERT 使用示例（Colab Notebook） (Colab Notebook)
https://colab.research.google.com/github/stanford-futuredata/ColBERT/blob/main/docs/intro2new.ipynb
ColBERT 是一種最先進(jìn)的檢索和生成方法畸裳。 它的作者提供了一個(gè)筆記本來(lái)幫助人們加快速度并嘗試該方法。
CPU 上的高效 LLM 推理 (GitHub Repo)
https://github.com/intel/intel-extension-for-transformers
英特爾發(fā)布了用于在 CPU 上推理 Transformer 的優(yōu)化工具包躏率。
