外媒抢先实测Sora,视频大翻车惨不忍睹?不懂物理/动物变形/速度巨慢,但初创公司已经创死一片
外媒抢先实测Sora,视频大翻车惨不忍睹?不懂物理/动物变形/速度巨慢,但初创公司已经创死一片Sora颠覆影视业,现在来看还远。Bloomberg记者亲自试用后发现,Sora生成的视频还是翻车严重。而且,它的速度太太太太慢了!不过尽管如此,OpenAI已经创死了一片初创公司。
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Sora颠覆影视业,现在来看还远。Bloomberg记者亲自试用后发现,Sora生成的视频还是翻车严重。而且,它的速度太太太太慢了!不过尽管如此,OpenAI已经创死了一片初创公司。
每年都要拉出来被嘲讽一番的苹果泰坦计划,今日彻底宣告终结。项目员工要么转岗,要么遣散。L5放弃、L2难成,美国电车遇冷。显然,全球的下一个风口是生成式AI。面对烧光的几十亿刀,及时止损,是苹果最后的体面。
《纽约时报》诉OpenAI侵犯版权索赔数十亿美元案最新进展:在最新提交的法庭文件中,OpenAI声称《纽约时报》花钱找黑客攻击ChatGPT,人为制造侵权结果。
谷歌罕见open的AI,给开源大模型到底带来了什么?
这两天,Sora横空出世让字节也跟着上了热搜。有传言称,字节跳动在Sora引爆文生视频赛道之前,已经研发“中文版Sora”:一款名为Boximator的创新性视频模型。紧接着,字节快速辟谣,积极否认。
真正的「基础世界模型」诞生了!谷歌团队发布110亿参数Genie「精灵」,从一张图片就能创造出可玩的虚拟世界,动作可控碾压Sora。网友惊叹,AI已经杀到视频游戏领域了。
Sora一出,让很多人心生恐惧:饭碗彻底被砸了!这位亚马逊工程师却告诉我们:真的不必担心生成式AI会抢人类的饭碗,顶多担心一下你的人类同行吧。
世界模型是什么?Sora是世界模型吗?
城市通用智能该如何发展?如何解决概念定义模糊、缺乏系统文献述评和通用解决方案等难题?
英伟达在2024年2月14号的时候推出了这么一个产品,叫做Chat with RTX。顾名思义,就是和英伟达的显卡聊天。简单来说Chat with RTX是一个本地部署的大语言模型工具,可以实现和大语言模型对话,还支持处理多种文件类型,用户可以与其进行文本、PDF、Word文档等多种格式内容的交互。
近期,DiT(Diffusion Transformer)论文的作者谢赛宁在朋友圈分享了他对 Sora 的看法,其中核心资源的排序是——人才第一、数据第二、算力第三,其他都没有什么是不可替代的。
随着大语言模型(LLMs)在近年来取得显著进展,它们的能力日益增强,进而引发了一个关键的问题:如何确保他们与人类价值观对齐,从而避免潜在的社会负面影响?
大模型的成功很大程度上要归因于 Scaling Law 的存在,这一定律量化了模型性能与训练数据规模、模型架构等设计要素之间的关系,为模型开发、资源分配和选择合适的训练数据提供了宝贵的指导。
AI技术高歌猛进, 不久前,OpenAI文生视频模型Sora横空出世, 标志AIGC领域里程碑式的进展,引全球热议。 埃隆·马斯克评论:“gg humans(人类认赌服输)”。
2 月 26 日消息,有网友在“X”上发布了 OpenAI Feather 的应用页面。
独立开发者做纯AI Wrapper 套壳应用,马上就能赚到钱这件事大概率要结束了,接下去是真的拼产品力,跟融资型或者大公司正面竞争,跑的不错的大概率会融资,跑的差的可能被收购或者倒闭的时候了。
面对突然到来的 AI 革命,普通人该如何面对?
多模态大模型,首次本地部署在安卓手机上了!
有消息称字节跳动已上线“河马爱学”APP,该产品融合了AI能力,瞄准小初高学生,主要提供拍照答题,提供作业、口算、作文批改以及语文作文、英语作文、文学素养等服务。
大模型时代,终端厂商的AI决心,愈发凸显。
2024开年,AI趋势依旧高歌猛进。
最近几天,Sora 成为了全世界关注的焦点。与之相关的一切,都被放大到极致。
没有微软账户就用不了 Windows?马斯克怒斥大厂收集用户数据训练 AI。
AAAI 2024 奖项陆续公布,继杰出论文奖后,今天博士论文奖也公布了。
问世才两个星期,谷歌的世界模型也来了,能力看起来更强大:它生成的虚拟世界「自主可控」。
2023 年年底,很多人都预测,未来一年将是视频生成快速发展的一年。但出人意料的是,农历春节刚过,OpenAI 就扔出了一个重磅炸弹 —— 能生成 1 分钟流畅、逼真视频的 Sora。
黄仁勋谈英伟达AI、机器人技术与未来展望。
无数人类天才穷尽一生才合伙建立残缺的大统一理论(GUT):它只统一了强相互作用、弱相互作用和电磁力,引力至今无法统一到模型之中。
SemiAnalysis的行业专家对最近爆火的Groq推理系统进行了像素级的拆解,测算出其持有成本依然高达现有H100的10倍,看来要赶上老黄的步伐,初创公司还有很多要做。
谷歌DeepMind最新研究发现,问题中前提条件的呈现顺序,对于大模型的推理性能有着决定性的影响,打乱顺序能让模型表现下降30%。