3月9日·周六 AI工具和资源推荐
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Midjourney计划推出中国版Midjourney Desktop App
Midjourney Office Hour本周宣布,他们正在与中国的员工合作,计划推出一个类似于Slack的中国版Midjourney Desktop App。这个新版本的应用在总体设计上与官方版一致,但在组织内容的方式、社交功能以及针对当地监管机构的管理功能上存在差异。新版本的应用会有一些独特的特性,用于以不同方式组织内容。与此同时,它的社交功能会相对较少,但会增加更多的管理功能以适应当地监管需求。Midjourney最近发现了许多使用自动化操作对服务器造成过度负担的账户,并决定实施更严格的监控措施。对于违规账户,他们可能会采取永久封禁的措施。例如,他们因为Stable Diffusion的相关人员抓取图像给服务器带来压力,已经封禁了所有的相关账户。在其他的新进展中,Midjourney引入了新的样式参考系统,这个系统将使用户能够更容易地在不同图像之间进行操作。例如,如果你想要在不同的照片上的相同衬衫上加上相同的Logo,这个新系统可以帮助你实现。来源:凤凰新闻-站长之家
奥特曼重返OpenAI董事会:看完3万份文件,调查组认定了
在去年 OpenAI 管理层动荡时,首席执行官萨姆・奥特曼(Sam Altman)的行为「不构成强制解雇」,现在他重新加入董事会了。历时超过 110 天,OpenAI 的宫斗剧现在迎来了盖棺定论的时刻。没有通用人工智能危机,也和神秘的技术突破 Q* 无关,国际律师事务所 WilmerHale 在大量调查之后认定,这次动荡的原因在于董事会成员之间关系破裂。现在,奥特曼和 Greg Brockman 是「OpenAI 的正确领导者」。在发布消息与记者通话时,奥特曼坐在 Greg Brockman 旁边,显得很高兴。不过在采访中他也被问及 OpenAI 联合创始人兼首席科学家 Ilya Sutskever 现在的情况,后者被认为在失败的政变中发挥了关键作用 —— 先是支持开除奥特曼,但当大多数 OpenAI 员工威胁如果奥特曼不回来就辞职时,他改变了立场。来源:微信公众号【机器之心】
第二代Ameca来了!和观众对答如流,面部表情更逼真,会说几十种语言
人形机器人Ameca升级第二代了!最近,在世界移动通信大会MWC 2024上,世界上最先进机器人Ameca又现身了。会场周围,Ameca引来一大波观众。得到GPT-4加持后,Ameca能够对各种问题做出实时反应。当被问及是否有情感时,Ameca用一系列的面部表情做出回应,看起来非常逼真。就在前几天,Ameca背后的英国机器人公司Engineered Arts刚刚演示了团队最新的开发成果。视频中,机器人Ameca具备了视觉能力,能看到并描述房间整个情况、描述具体物体。最厉害的是,她还能模仿各种声音讲话,包括风格和语气语调,比如马斯克、海绵宝宝…为机器人配备一个更精细,更智能的身体(Artificial Body,即AI×AB),主要依靠两大核心技术实现:一个是机器人操作系统Tritium,另一个是Mesmer技术。Mesmer是一个用于建造仿真人形机器人的系统。它能为Ameca提供大量的真人表情数据,也正是上面提到「Ameca做出逼真表情」的背后支撑。通过36个摄像机对人体进行360度的 3D 扫描后,包括人类的骨骼结构、皮肤纹理和表情。接着,从不同的角度捕捉多个重叠的数码照片,然后通过比较像素的颜色和锚点定位,来重建3D模型。来源:微信公众号【机器人全球资讯】
字节推出DreamTuner:只需提供一张图片,就能帮你生成与该图片主题风格一致的新图像
字节跳动最近公布了DreamTuner,这是一种从单个图像生成主体驱动的新通用方法,可以创建令人震惊的一致主体身份。你只需要提供一张图片,DreamTuner就能帮你生成与这张图片在主题和风格上一致的新图像。这个工具特别适用于需要根据特定主题或条件创建个性化图像的场景。以直接上传这张参考图,然后再添加文本描述,比如“坐在公园的长椅上”,DreamTuner将使用你提供的参考图像和文本描述来生成新的图像。在这个过程中,DreamTuner会保留原始参考图像的关键特征(比如角色的风格和特点),同时根据你的描述添加新的元素和场景。这种方式大大简化了从单一参考图像到创建一系列一致风格和主题图像的过程。来源:微信公众号【AIGC Studio】
大模型在复杂推理任务上潜力如何?多智能体互动框架ThinkThrice玩转剧本杀
加拿大蒙特利尔大学和 Mila 研究所的研究团队带来了一项令人兴奋的新研究,将 AI 的潜力引入到剧本杀游戏中。这项研究不仅展现了大型语言模型(LLM)在复杂叙事环境中的应用潜力,而且为 AI 智能体的推理能力评估设定了新的试验场。让我们一起深入了解这项研究的细节和其带来的启发。这项研究的贡献主要涵盖四个方面:首先,团队构建了一个专门针对剧本杀游戏的数据集,旨在启动和评估 AI 模型;其次,团队设计了一个多智能体互动框架,允许剧本杀游戏自动进行,从而无需人为干预;再者,团队开发了一套量化和质化评估方法,以评估 LLM 智能体在游戏中的信息搜集和推理能力;最后,通过利用最新的上下文学习技术,团队设计了增强 LLM 智能体性能的模块。此项研究不仅推动了 AI 在多角色互动的复杂叙事游戏:剧本杀中的应用研究,也为智能体的评估和性能优化提供了新的视角和方法。来源:微信公众号【机器之心】