中国企业的生成式AI应用陷阱:只有场景想象,没有业务目的
中国企业的生成式AI应用陷阱:只有场景想象,没有业务目的中国企业对于生成式AI应用场景的了解都来自于ChatGPT的传说,但中国企业能使用的GenAI资源与ChatGPT却没有关系。直截了当地说,中国企业目前能够使用的GenAI资源都比GPT-4要差很多,注意不是“有差距”,而是“差很多”,这是中国企业考虑生成式AI问题的基本前提。
中国企业对于生成式AI应用场景的了解都来自于ChatGPT的传说,但中国企业能使用的GenAI资源与ChatGPT却没有关系。直截了当地说,中国企业目前能够使用的GenAI资源都比GPT-4要差很多,注意不是“有差距”,而是“差很多”,这是中国企业考虑生成式AI问题的基本前提。
一群大模型玩你画我猜,人类一旁围观超起劲儿。 就像下面这张图展示的,由Grok画长颈鹿,一堆大模型根据生成内容猜答案。参赛选手包括GPT-4o、Claude、Llama、Gemini、Grok等。
只要一个3B参数的大模型,就能控制机器人,帮你搞定各种家务。 叠衣服冲咖啡都能轻松拿捏,而且全都是由模型自主控制,不需要遥控。 关键是,这还是个通用型的机器人控制模型,不同种类的机器人都能“通吃”。
两个月前,我们对 AI 游戏的认知刚刚被谷歌 GameNGen 颠覆。他们实现了历史性的突破,从此不再需要游戏引擎,AI 能基于扩散模型,为玩家生成实时可玩的游戏。
人在知乎,正经搞科研,这事儿越来越有谱了(doge)。 想了解下学术热点,直接一搜,AI不仅一步到位给出总结,连参考文献都列好了。
专注金融领域的AI Agent平台Interface.ai宣布完成3000万美元首次融资,由Avataar Venture Partners领投。
Agent-to-Sim (ATS) 是一个创新的三维模拟系统,能够从日常视频集合中学习三维代理的交互行为模型,由 Meta Codec Avatar 实验室主导研发。
10 月 25 日, RTE 年度场景 Showcase 暨第四届 RTE 创新大赛,Founder Park 作为核心生态合作伙伴应邀出席。
近年来,大语言模型(Large Language Models, LLMs)的研究取得了重大进展,并对各个领域产生了深远影响。然而,LLMs的卓越性能来源于海量数据的大规模训练,这导致LLMs的训练成本明显高于传统模型。
个性化精品数字人(Personalized Talking Face Generation)强调合成的数字人视频在感官上与真人具有极高的相似性(不管是说话人的外表还是神态)。