4月2日
4月2日·周二 AI工具和资源推荐
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音乐ChatGPT时刻来临！「天工SkyMusic」音乐大模型今日启动邀测
4 月 2 日，昆仑万维 AI 音乐生成大模型「天工 SkyMusic」即日起面向社会开启免费邀测。本轮邀测将开放 1000 个免费名额，面向行业媒体、专家、以及感兴趣的音乐从业者开放，用户可扫描文后二维码或通过网页填写申请，收到申请表后工作人员将第一时间联络回复。「天工 SkyMusic」正式版也将在 4 月 17 日随「天工 3.0」面向全社会免费开放。「天工 SkyMusic」基于昆仑万维「天工 3.0」超级大模型打造，是目前国内唯一公开可用的 AI 音乐生成大模型。「天工 SkyMusic」采用音乐音频领域类 Sora 模型架构，Large-scale Transformer 负责谱曲，来学习 Music Patches 的上下文依赖关系，同时完成音乐可控性；Diffusion Transformer 负责演唱，通过 LDM 让 Music Patches 被还原成高质量音频，使得「天工 SkyMusic」能够支持生成 80 秒 44100Hz 采样率双声道立体声歌曲。这套模型架构在处理视频、音频和音乐领域效果极佳。昆仑万维团队也将在后续逐步迭代和添加新的能力，让模型具备多模态的情感理解与表达能力。来源：微信公众号【机器之心】
现在，ChatGPT不注册登录也能免费用了
现在，使用 OpenAI 的人工智能平台 ChatGPT，不需要注册账户了。当地时间 4 月 1 日，OpenAI 正式公布了这个新政策，立即引来了全网的欢呼。在开放之后，ChatGPT 打开就能用，看起来终于初步具备了「AI 搜索引擎」的样子。不过这次开放仅适用于免费版的 ChatGPT（3.5 版本），其他 OpenAI 产品如 DALL-E 3、GPT-4 等仍然需要付费才能访问，当然也需要登录帐户。人们第一时间涌入 ChatGPT 的网站尝试，很多国家和地区的用户表示仍需登录。也有人表示第一次需要登录，同一台电脑过一会看又不需要账户了。仍有用户在访问时遇到了注册页面的阻拦，换了几个浏览器，还是老样子，看起来仍在处于灰度测试。OpenAI 在一篇博客文章中表示：「我们正在逐步推出这一项目，目的是让任何对其功能感兴趣的人都能接触到人工智能。」来源：微信公众号【机器之心】
“数星星”成测长文本能力更精准方法，来自鹅厂
大模型长文本能力测试，又有新方法了！腾讯MLPD实验室，用全新开源的“数星星”方法替代了传统的“大海捞针”测试。相比之下，新方法更注重对模型处理长依赖关系能力的考察，对模型的评估更加全面精准。利用这种方法，研究人员对GPT-4和国内知名的Kimi Chat进行了“数星星”测试。结果，在不同的实验条件下，两款模型各有胜负，但都体现出了很强的长文本能力。来源：微信公众号【量子位】
技术神秘化的去魅：Sora关键技术逆向工程图解
Sora生成的视频效果好吗？确实好。Sora算得上AGI发展历程上的里程碑吗？我个人觉得算。我们知道它效果好就行了，有必要知道Sora到底是怎么做的吗？我觉得最好是每个人能有知情的选择权，任何想知道的人都能够知道，这种状态比较好。那我们知道Sora到底是怎么做出来的吗？不知道。本文试图尽我所能地以通俗易懂的方式来分析Sora的可能做法，包括它的整体结构以及关键组件。我希望即使您不太懂技术，也能大致看明白Sora的可能做法，所以画了几十张图来让看似复杂的机制更好理解。Sora的Visual Encoder-Decoder很可能采用了TECO（Temporally Consistent Transformer ）模型的思路，而不是广泛传闻的MAGVIT-v2（本文后续给出了判断理由，及适配Sora而改造的TECO具体做法）。Encoder-Decoder部分的核心可能在于：为了能生成长达60秒的高质量视频，如何维护“长时一致性”最为关键。要在信息压缩与输入部分及早融入视频的“长时一致性”信息，不能只靠Diffusion Model，两者要打配合。来源：知乎
科学家开发生成式AI模型，可准确预测蛋白质-配体复合体结构
由谷歌 DeepMind 团队开发的 AI 系统 AlphaFold，是一个标志性的工作。它把包括语言模型、视觉模型、生物学的归纳偏置等在内的建模思想，整合到一个大模型中，成功实现蛋白质结构预测。近期，来自美国加州理工学院、英伟达和美国 AI 制药公司 Iambic Therapeutics 等团队的研究人员，开发了一款生成式 AI 模型 NeuralPLexer，能够端到端地实现对蛋白质-配体复合物结构的直接预测。在该模型中，研究人员主要把蛋白和小分子的相互作用分割成两个层次。第一层是语义层，用于预测蛋白和小分子相互作用过程中的接触图。“通俗地理解就是，小分子在引入之后，对蛋白内部长距离的相互作用的影响。我们提出了一个高效的、基于高阶注意力机制的架构来学习这些长程相互作用。”乔卓然表示。第二层则是根据语义约束，基于扩散模型对小分子和蛋白结合结构的三维坐标进行预测。来源：微信公众号【DeepTech深科技】
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