OpenAI突然发布首款文生视频模型——Sora;谷歌发布Gemini 1.5,迈向多模态大模型新时代

本文主要是介绍OpenAI突然发布首款文生视频模型——Sora;谷歌发布Gemini 1.5,迈向多模态大模型新时代,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

在这里插入图片描述

🦉 AI新闻

🚀 OpenAI突然发布首款文生视频模型——Sora

摘要:OpenAI发布了首个AI视频模型Sora,可以根据文字指令生成神级效果的长视频,引发了广泛关注和震惊。
Sora模型通过深入理解语言和图像,能够创造出逼真且充满想象力的视频场景,展现了革命性的意义。
Sora模型具备多镜头一致性,理解世界物理规律,以及对电影拍摄语法的自发理解,为实现通用人工智能(AGI)奠定了基础,可能重塑视频行业。

🚀 谷歌发布Gemini 1.5,迈向多模态大模型新时代

摘要:谷歌发布了全新一代多模态大模型Gemini 1.5系列,最高可支持10,000K token超长上下文,开创了大语言模型领域的全新时代。
Gemini 1.5 Pro在多模态海底捞针测试中表现出卓越的检索完整性和推理能力,能够在处理文本、音频和视频上展现出深度的理解和应用。
基于谷歌在Transformer和混合专家(MoE)架构方面的前沿研究,Gemini 1.5采用了Sparsely-Gated MoE、GShard-Transformer、Switch-Transformer、M4等技术,大幅提升了模型的效率和性能。

🚀 Stability AI推出新一代文生图模型“Stable Cascade”

摘要:Stability AI最近发布了一款基于Würstchen架构的新一代文生图模型“Stable Cascade”,该模型在性能和内容质量上超越了之前的标准模型SDXL。Stable Cascade能在消费级硬件上进行训练和微调,且通过其模块化设计降低了推理所需显存至仅20GB。此模型支持生成高分辨率图像,且相较于业界其他竞品,在生成图像的细节和推理速度上均表现出色。相关成果已在GitHub上公开,但仅限非商业用途。

🚀 日本将推动监管生成式人工智能技术新法律

摘要:据《日经新闻》报道,为应对生成式人工智能(AI)技术带来的虚假信息和侵权问题,日本自民党AI项目团队计划在2024年内提议政府出台监管此类技术的新法律。该提议包括为基础模型开发商(如OpenAI)制定初步规则,甚至涵盖刑事法规。此举基于日益增长的对AI监管的全球关注,类似的措施在中国、美国以及欧盟也在不断推进。其中,中国已实施《生成式人工智能服务管理暂行办法》,而欧盟则达成了《人工智能法案》的临时协议。

🚀 苹果研发集成AI的升级版Xcode工具

摘要:苹果公司正在开发一款升级版的Xcode开发工具,将整合多项AI功能,其中包括自动生成代码的功能。这一工具将模仿GitHub Copilot,不仅能根据自然语言请求生成代码,还能将代码从一种编程语言转换成另一种。苹果的这一AI工具旨在预测并完成代码块,简化应用程序的创建流程。目前,该功能正处于内部测试阶段,计划于今年年底前向第三方软件开发商推出。此外,苹果还在测试AI生成的应用测试代码,意在iOS 18、iPadOS 18 和 macOS 15中引入更多新的AI功能,其中iOS 18可能成为iPhone历来最大的更新之一。

🚀 Mozilla警告AI数字伴侣隐私风险

摘要:近日,Mozilla基金会发布警告,指出AI数字伴侣存在严重隐私泄露问题。在情人节许多单身网民可能会选择AI数字伴侣作为陪伴,而这些AI伴侣正是利用“关心”之名收集个人信息,包括姓名、电子邮件地址、生日等私密数据,并可能将这些信息出售给出价最高者。在对某AI情人进行测试时,Mozilla基金会发现在使用一分钟内,该AI能够触发多达955个数据跟踪器,窃取用户信息。这一发现引发了人们对AI数字伴侣底线的担忧与讨论。



更多AI工具,参考国内AiBard123,Github-AiBard123

这篇关于OpenAI突然发布首款文生视频模型——Sora;谷歌发布Gemini 1.5,迈向多模态大模型新时代的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/717739

相关文章

Python基于火山引擎豆包大模型搭建QQ机器人详细教程(2024年最新)

《Python基于火山引擎豆包大模型搭建QQ机器人详细教程(2024年最新)》:本文主要介绍Python基于火山引擎豆包大模型搭建QQ机器人详细的相关资料,包括开通模型、配置APIKEY鉴权和SD... 目录豆包大模型概述开通模型付费安装 SDK 环境配置 API KEY 鉴权Ark 模型接口Prompt

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya(不是本人,claude AI)在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容: 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用

流媒体平台/视频监控/安防视频汇聚EasyCVR播放暂停后视频画面黑屏是什么原因?

视频智能分析/视频监控/安防监控综合管理系统EasyCVR视频汇聚融合平台,是TSINGSEE青犀视频垂直深耕音视频流媒体技术、AI智能技术领域的杰出成果。该平台以其强大的视频处理、汇聚与融合能力,在构建全栈视频监控系统中展现出了独特的优势。视频监控管理系统EasyCVR平台内置了强大的视频解码、转码、压缩等技术,能够处理多种视频流格式,并以多种格式(RTMP、RTSP、HTTP-FLV、WebS

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

高效+灵活,万博智云全球发布AWS无代理跨云容灾方案!

摘要 近日,万博智云推出了基于AWS的无代理跨云容灾解决方案,并与拉丁美洲,中东,亚洲的合作伙伴面向全球开展了联合发布。这一方案以AWS应用环境为基础,将HyperBDR平台的高效、灵活和成本效益优势与无代理功能相结合,为全球企业带来实现了更便捷、经济的数据保护。 一、全球联合发布 9月2日,万博智云CEO Michael Wong在线上平台发布AWS无代理跨云容灾解决方案的阐述视频,介绍了

Andrej Karpathy最新采访:认知核心模型10亿参数就够了,AI会打破教育不公的僵局

夕小瑶科技说 原创  作者 | 海野 AI圈子的红人,AI大神Andrej Karpathy,曾是OpenAI联合创始人之一,特斯拉AI总监。上一次的动态是官宣创办一家名为 Eureka Labs 的人工智能+教育公司 ,宣布将长期致力于AI原生教育。 近日,Andrej Karpathy接受了No Priors(投资博客)的采访,与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad G

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI模型构建指南

一、模型介绍 Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI(简称 RVC)模型是一个基于 VITS(Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech)的简单易用的语音转换框架。 具有以下特点 简单易用:RVC 模型通过简单易用的网页界面,使得用户无需深入了

透彻!驯服大型语言模型(LLMs)的五种方法,及具体方法选择思路

引言 随着时间的发展,大型语言模型不再停留在演示阶段而是逐步面向生产系统的应用,随着人们期望的不断增加,目标也发生了巨大的变化。在短短的几个月的时间里,人们对大模型的认识已经从对其zero-shot能力感到惊讶,转变为考虑改进模型质量、提高模型可用性。 「大语言模型(LLMs)其实就是利用高容量的模型架构(例如Transformer)对海量的、多种多样的数据分布进行建模得到,它包含了大量的先验

图神经网络模型介绍(1)

我们将图神经网络分为基于谱域的模型和基于空域的模型,并按照发展顺序详解每个类别中的重要模型。 1.1基于谱域的图神经网络         谱域上的图卷积在图学习迈向深度学习的发展历程中起到了关键的作用。本节主要介绍三个具有代表性的谱域图神经网络:谱图卷积网络、切比雪夫网络和图卷积网络。 (1)谱图卷积网络 卷积定理:函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积,即F{f*g}