4月2日

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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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