行业/好文
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ChatGPT当神父火了！数百人参会，排队1小时听它布道
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 谁能想到，ChatGPT竟然摇身一变当起了神父！ 这事在德国的一个教堂里就真真儿地发生了，而且吸引了300多人参与。 在这个“AI教堂服务”开场的时候，一位黑人男子数字人出现在了大屏幕中，然后开口说到： 亲爱的朋友们，作为今年德国新教徒大会中第一个向你们布道的AI，我感到非常荣幸。 没错，从这句开场白开始，近乎所有的文字内容…
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Prompt解锁语音语言模型生成能力，SpeechGen实现语音翻译、修补多项任务
机器之心专栏 机器之心编辑部 本文提出了一个名为 SpeechGen 的统一框架，该框架可用于任意的 speech LM 及各类语音生成任务，具有很好的潜力。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2306.02207.pdf Demo 页面：https://ga642381.github.io/SpeechPrompt/speechgen.html Code:…
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Nature发AIGC禁令！投稿中视觉内容使用AI的概不接收
西风 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 作为最权威的科学期刊之一，Nature近日明确表态： 禁止使用生成式人工智能（AIGC）创作的图像和视频内容！ 这也就意味着，除了主题是讨论AI的文章，任何Nature接收的作品须确保无任何AIGC生成或增强的视觉内容。 这张反对票上写满了一行大字： 诚信、许可、隐私和知识产权保护 有网友认为： 实际上，这是我们重新讨论摄影“…
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生成式AI的应用路线图：应用领域与典型案例等
演进过程中，生成式AI的可控性大致会经历六个阶段。以最基本的文本生成为例： 阶段1：不可控； 阶段2：概略方向可控； 阶段3：结构或局部逻辑可控； 阶段4：初步的思维链可控； 阶段5：复杂逻辑推理可控； 阶段6：规则或原理可控 生成式AI的应用路线图 | 图1 可控性的演进规律 生成式AI的应用路线图 | 图2 可控性与应用方向 生成式AI的应用路线图 | 图3 应用领域与典型…
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「AI报告」企业AIGC商业落地应用研究报告（AIGC商业落地产业图谱 2.0）
TE2023企业AIGC商业落地应用研究报告202357页.pdf https://t.zsxq.com/0f2qkaeaq 生成式人工智能，将彻底改变人机交互的关系，并创造新的产能输出结构。它将在第四维度实现与人的思维同调，继移动设备以人类外器官形态存在以来，AIGC将以外脑的形式存在于人类认知中。 AIGC在十三个场景的应用前瞻，总结就是： AIGC+营销：从认知到复购的…
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“深度学习之父”杰弗里·辛顿:《通向智能的两条通路》（Two paths to Intelligence）
6月10日，杰弗里·辛顿出席被称之为中国“AI春晚”的2023年智源大会，线上发表题为《通向智能的两条通路》（Two paths to Intelligence）的主题演讲。 关于作者：杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)，谷歌副总裁兼工程研究员、Vector研究所首席科学顾问、多伦多大学名誉教授，亦是伦敦大学学院（UCL）盖茨比计算神经科学中心的创立者。 辛顿表示，…
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Marc Andreessen胜赞AI的文章《为什么人工智能会拯救世界》
风投基金Andreessen Horowitz的创始人之一Marc Andreessen最近在a16z的官方blog上写了一篇文章，标题叫：《Why AI Will Save the World》 跟很多其他大佬担心ai会毁灭人类的观点不同，他属于「吹捧」派的，觉得AI会拯救世界！ 原文地址： https://a16z.com/2023/06/06/ai-will-save-t…
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苹果的 《人机界面指南》发布了中文版，值得一看
《人机界面指南》包含可帮助你为任何 Apple 平台设计优秀使用体验的指南和最佳实践。 地址： https://developer.apple.com/cn/design/human-interface-guidelines/ – 《人机界面指南》是苹果开发者文档中的一部分 – 该指南包含了为苹果平台设计优秀使用体验的指南和最佳实践 – 该指…
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人工智能女友：女网红Caryn Marjorie做了个CarynAI 一周挣了七万刀
刷AI相关消息，刷到这个，惊呆了～ 感觉能学到点什么，点进去看了看，总结归纳下，有条件（比如有颜～）的或许可以抄作业。 妹子叫Caryn Marjorie，23岁，是个网红。我查了下她在各大平台的粉丝量： instagram账号是私密账户，只有21万关注；snapchat上有184万关注；twitter上是4.4万。 颜值身材都算不错，放张她的照片： 她通过AI工具用自己的数千…
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一种可以让称为“自我引导”的方法 可以从扩散模型的内部表示中提取物体的形状、位置和外观等属性，用于指导采样过程
文章详细地介绍了称为“自我引导”的方法的实现过程，包括从扩散模型中提取特征、计算梯度、生成图像等步骤。作者使用各种实例来展示该方法的潜力，包括修改图像中的汽车位置和大小、将几个不同图像合并成一个、使用花卉图像生成新的花卉等。与其他方法相比，该方法具有更高的控制能力和更好的生成结果，可以帮助人们更好地理解神经网络的内部结构和工作原理。 文章强调了自我引导方法的灵活性和适应性，不仅…
