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WinterIsComing(31822)
发表于2022年10月01日 19时34分 星期六
来自电波骑士
布鲁斯威利斯(Bruce Willis)今年初因为患上失语症而宣布退出影坛。但在深度伪造(deepfake)技术的帮助下,这位影星将能重返大银幕。他成为第一位出售肖像权允许创建“数字双胞胎”以便于在屏幕上使用的好莱坞明星。威利斯允许美国公司 Deepcake 使用他的脸部肖像。利用深度伪造,威利斯的脸部将通过数字技术转移到另一位表演者身上,出现在广告中,即使他本人并没有出现在拍摄片场。更新(10/2):布鲁斯威利斯的发言人否认了这一消息。
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发表于2022年09月29日 23时14分 星期四
来自繁星若尘
欧盟提出 AI 责任指令( AI Liability Directive)降低起诉 AI 产品的举证负担。自动驾驶汽车、语音助手和搜索引擎都可能在该指令的管辖范围之内。如果获得通过,该指令将配合拟议中的 AI 法——首个对 AI 系统设定限制的法律。AI 责任指令引入了 “因果关系推定”,只要证明产品的 AI 性能与相关伤害之间有因果关系,受害者将不需要破译复杂的 AI 系统以证明案件具有关联性。举例来说,如果无人机造成了伤害,其 AI 系统在其中起到了作用,那么厂商将不能免责。
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发表于2022年09月29日 16时20分 星期四
来自歌剧院魅影
美国国家情报总监办公室(ODNI)的研究部门 Intelligence Advanced Research Projects Activity (IARPA) 启动了 The Human Interpretable Attribution of Text Using Underlying Structure (HIATUS)研究项目,旨在开发能识别语言指纹的软件。人类创作的文本包含有作者的语言特征,能用于揭示作者身份。IARPA 相信有了正确的模型就能从不同文本样本中识别出作者的风格,软件同时还能修改这种风格去掩盖作者身份实现文本匿名性。
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发表于2022年09月28日 23时37分 星期三
来自时间秘史
OpenAI 今年早些时候发布了自然语言图像合成系统 DALL-E 的最新版本,开放 Beta 测试,但用户需要申请并通过一个等待名单。现在 OpenAI 宣布将允许任何人立即使用 DALL-E(目前尚未解除限制)。DALL-E 吸引了数字艺术家、图形设计师和尝鲜者,它能从随机输入的短语创造出合成图像,结果常常会令人眼前一亮,就像是对话式的 Photoshop,网民对 AI 的进步感到吃惊。DALL-E 也推动了语言图像合成模型的流行,Google 和 Meta 都开发了类似的系统,创业公司 Midjourney 和 Stable Diffusion 发布了自己的版本,其中 Stable Diffusion 开放了源代码更是吸引了许多人的参与。
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发表于2022年09月28日 17时49分 星期三
来自黄泉归来
卡内基梅隆大学研究人员设计出一个名为 Clio 的定制自动化机器人平台,并与一个名为 Dragonfly 的基于贝叶斯优化的 AI 相结合。利用这些工具,他们证明该系统能在两个工作日里的 42 次实验中,自主筛选并确定出 6 种高导电非水锂离子电池的电解质配方。研究人员指出,他们的方法发现电解质的速度是随机筛选速度的 6 倍。研究团队在商用锂离子软包电池中测试了该电解质溶液,并以传统的电解质组分作为基线实验,演示了其快速充电的性能。研究团队总结道,他们的研究有助于高性能充电电池的研发,对于更大范围的能源应用和材料科学具有重要意义。
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发表于2022年09月28日 14时42分 星期三
来自炼金术战争
瑞士软件工程师 Matthias Bühlmann 发现,流行的 AI 自然语言图像合成模型 Stable Diffusion 能用于压缩位图图像,在高压缩率下比 JPEG 或 WebP 有更少的视觉瑕疵,缺陷是可能会添加原图不存在的东西。Stable Diffusion 利用互联网上数百万张图片进行训练,能根据文本描述或提示生成图像。在训练过程中,它在图像和相关词语之间进行统计关联,对每张图像提取出较少的关键信息表述,将其作为“权重(weights)”储存。绝大部分用户在使用 Stable Diffusion 时是通过文本描述去生成图像,但 Bühlmann 剔除了文本编码器,强行让图像通过 Stable Diffusion 的图像编码器进行处理,能将低精度的图像转变成高精度的潜在空间(latent space)表示,在此过程中大幅减少图像体积。测试显示一张 768KB 的图像用 JPEG 压缩到 5.68KB,用 WebP 压缩到 5.71 KB,而用 Stable Diffusion 压缩到 4.98KB。
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发表于2022年09月26日 16时28分 星期一
来自太阳王与海妖
OpenAI 开源了它的多语言语音识别系统 Whisper,源代码采用 MIT 许可证托管在 GitHub 上。语音识别系统是科技巨头软件和服务的核心部分,Whispe 能将多种语言的语音翻译到文本,并将其翻译到英语。它使用了 68 万小时的多语言语音数据进行训练,数据集是从网络中收集到的,改进了对独特口语、背景噪音和技术术语的识别。
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发表于2022年09月22日 16时25分 星期四
来自致命的发动机
盖蒂图片社(Getty Images)禁止上传和销售 AI 工具如 DALL-E、Midjourney 和 Stable Diffusion 生成的图像。过去几个月自然语言图像生成模型如 DALL-E 产生了一批令人称奇的艺术图,部分艺术家随后将图像上传到图像销售网站销售。但出于版权方面的担忧(AI 图像是在现有图像的基础上生成的),图片网站 Newgrounds、PurplePort 和 FurAffinity 都禁止了此类内容。盖蒂图片社是最新一个做出类似决定的平台,CEO Craig Peters 表示此举是出于对 AI 生成内容合法性的担忧,以及旨在保护其客户,AI 生成的图像可能会给客户带来法律风险。另一个平台 Shutterstock 尚未禁止此类内容,但限制了搜索
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发表于2022年09月21日 15时16分 星期三
来自杜马岛
如果有人给你看鳄鱼照片问是不是鸟,你可能会笑。如果你友善且有耐心,可能会帮助纠正错误。根据发表在 PNAS 期刊上的一项研究,研究人员借助 Instagram 展开的研究发现,这种策略能显著提高 AI 解释新图像的正确率。研究人员奖励系统写出能理解的问题,当用户对问题做出回应时,系统收到反馈调整内部工作。然后 AI 逐渐学会了语言和社会规范相关的知识,改进它提出有意义问题的能力。研究团队 8 个月内在 Instagram 用逾 20 万个问题进行训练,系统回答与已回答问题相似问题的正确率提高了 118%。
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发表于2022年09月20日 18时19分 星期二
来自未来学大会
本月举行的 Sinquefield Cup 国际象棋比赛上,19 岁的美国棋手 Hans Niemann 爆冷击败了 53 场不败的棋王 Magnus Carlsen,结果却引发了一场作弊的指控。Niemann 承认以前网上比赛曾作弊过,但坚决否认线下比赛作弊。不管真相是什么,每个人都同意在 2022 年国际象棋比赛中作弊是非常简单的事情,过去 15 年名为 chess engines 的 AI 软件包可以轻而易举的击败最强的国际象棋大师。棋手面对机器毫无胜算,那么人类棋手之间的对弈就主要依赖于心理弱点寻找漏洞击败对手,因此国际象棋比赛变成了一场心理战,就像是打扑克牌。要理解机器的优势有多大,可以参考国际象棋排名:Carlsen 保持了人类最高的得分记录 2882 分,1997 年击败卡斯帕罗夫的 IBM 深蓝超算得分 2853,今天最强大的 AI 程序 Stockfish 保守估计得分超过 3500 分,Carlsen 基本上不可能打败它。
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发表于2022年09月15日 11时48分 星期四
来自彩虹尽头
百度发布了自己的自然语言图像合成模型 ERNIE-ViLG,有中国视频主播对比了用 ERNIE-ViLG、DALL-E 2 和 Stable Diffusion 等不同模型生成的图像,认为 ERNIE-ViLG 产生了更精确的图像。百度在 Hugging Face 上发布了 ERNIE-ViLG 的 DEMO,用户很快注意到与 DALL-E 2 和 Stable Diffusion 等 AI 模型的区别:有敏感词限制。输入某些词语会返回“存在敏感词,请重新输入”或者“输入内容不符合相关规则,请调整后再试!”
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发表于2022年09月14日 18时57分 星期三
来自夜屋
YouTube 主播 Yannic Kilcher 使用 4chan 匿名论坛政治不正确讨论版块 /pol/ 三年的内容训练了一个 AI 语言模型。 /pol/ 是 4chan 上最活跃的版块,以其种族主义和其它极右极端主义内容著称。Kilcher 将该 AI 模型用于 10 个机器人程序,然后去 /pol/ 上发帖,24 小时发了 1.5 万个帖子,占了当天该版块所有帖子的十分之一。该语言模型被命名为 GPT-4chan,它在模仿 /pol/ 用户发帖上做到了惟妙惟肖,虽然偶尔会犯错,但该版块的用户花了两天时间才注意到问题,并识别出了其中一个机器人账号。机器人账号导致了用户之间的不信任,即使 Kilcher 关闭机器人程序之后用户彼此之间仍然会指责对方是机器人
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发表于2022年09月13日 12时53分 星期二
来自密林追踪
开源 Python 机器学习库 PyTorch 成为 Linux 基金会托管的顶级项目。Linux 基金会的核心使命是协作开发开源软件。PyTorch 项目同时宣布成立基金会,其理事会的核心成员包括 AMD、Amazon Web Services (AWS)、Google Cloud、Meta、Microsoft Azure 和 NVIDIA。PyTorch 最早由 Meta/Facebook 创建,也主要由 Meta AI 开发。自 2017 年以来逾 2400 名开发者在 PyTorch 基础上创建了 54000 个项目,PyTorch 成为了 AI 研究的主要平台之一。
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发表于2022年09月07日 22时07分 星期三
来自微光城市
今年早些时候 OpenAI、Google 和 Meta 先后宣布了各自的自然语言图像合成 AI 模型,但曲高和寡,能接触到的人并不多,直到 8 月 22 日 Stability AI 开源了它的 AI 模型 Stable Diffusion,称在质量上能匹敌 OpenAI 的 DALL-E 2。Stable Diffusion 的优势是能运行在单张显卡上,测试显示使用英伟达的 RTX 3060 12GB GPU,能在 10 秒内生成 512×512 图像,如果显卡升级为高端的 3090 Ti,生成每幅图像只需要 4 秒。即使你没有英伟达的显卡,你也可以利用在线 DEMO 排队去生成文本图像。仅仅过去一周, Stable Diffusion 就吸引了数十个项目。在 Reddit 的 Stable Diffusion 非官方论坛上,数以万计的用户在分享用该模型生成的合成图像。AI 合成图像如何影响我们还有待观察。
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发表于2022年09月02日 19时08分 星期五
来自洋槐树下
最近开源的自然语言图像合成模型 Stable Diffusion 引发了社区和用户的浓厚兴趣。Stable Diffusion 的一大优势是能运行在单张显卡上,包括苹果的 M1 Mac GPU,因此普通用户也可以在本地使用,不需要上云端。利用 Stable Diffusion 一位名叫 frigis9 的网友更新了经典 MS-DOS 游戏的图像,将像素图变成细节非常丰富的图像,效果令人称奇
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发表于2022年09月02日 11时48分 星期五
来自人工智障
通用旗下的无人驾驶汽车公司 Cruise 在发生车祸导致一位乘客受伤后召回了无人驾驶出租车。Cruise 前不久获得了完全无人驾驶出租车的商业服务许可,出租车的工作时间限制在晚上十点到凌晨六点之间。事故发生时无人驾驶出租车在十字路口左转然后停了下来,它猜测迎面而来的一辆汽车会转弯,结果是汽车迎面与出租车相撞。Cruise 称这辆汽车在限速 25 英里/时的车道上以大约 40 英里时速行驶,公司发言人拒绝发布车祸视频。该公司表示召回无人驾驶出租车是出于对公众透明的考虑。
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发表于2022年09月01日 17时17分 星期四
来自时空折叠
AI 创造的艺术打败了人类创造的艺术。在美国科罗拉多州的艺术竞赛中,名叫 Jason Allen 的艺术家递交的作品《Théåtre D'opéra Spatial》赢得了 Digital Arts/Digitally Manipulated Photography 类别的第一名。Allen 使用商业图像合成模型 Midjourney 生成了一系列图像,然后放大打印在画布上递交参与比赛。他的胜利引发了有关艺术的性质和何为艺术家的热烈讨论。有人认为 AI 的出现将会导致所有人类艺术家被机器所取代,其他人认为艺术会适应新的技术并演化发展,比如音乐合成器。
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发表于2022年08月30日 18时17分 星期二
来自侧影
AI 技术发现逾 2 万个未申报游泳池给法国税务部门带来了一笔意外之财。因为建造水池能提高房价,意味着更高的财产税,根据法国法律业主需要申报。平均面积 30 平方米的游泳池每年的税收为 200 欧元。2020 年法国有逾 320 万个私人游泳池,新冠疫情期间愈来愈多的人在家办公,游泳池的安装量也进一步激增。法国税务部门使用的软件由 Google 和咨询公司 Capgemini 开发。除了寻找未申报游泳池,税务部门还计划用它发现未申报的房屋扩建、庭院或凉亭,这些扩建建筑都会提高房产税。
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发表于2022年08月24日 17时45分 星期三
来自千与千寻
Google 研究院发布了 AI 图像降噪工具 MultiNerf。源代码托管在 GitHub 上,采用 Apache License 2.0 许可证。MultiNerf 的算法运行在原始图像数据上,利用 AI 计算出没有噪声的图像会怎么样。Google 研究人员在今年 5 月发布一则视频(YouTube)演示了其工作原理。
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发表于2022年08月22日 15时15分 星期一
来自西塔甘达
微软的代码建议完成工具 GitHub Copilot 可能是完美的编程考试作弊工具。马萨诸塞大学阿默斯特分校的 CS 教授 Emery Berger 对教师发出警告,认为 Copilot 就像是学生带着乌兹枪去参加刀战,让传统的编程考试变得毫无意义,因为 Copilot 知道所有答案。对使用 Copilot 的学生而言,教师的课程目标就像是敲一下 Tab 键去生成期望输出的代码。Berger 称,Copilot 不同于在编程问答社区 Stack Overflow 搜索答案,你能在网上找到示例代码,教师也能这么做,然后可以用剽窃检测工具对比下代码。Copilot 能生成网上没有的代码。他认为编程教学需要适应这一新情况。