2024.8.23? NO.13
The Future at Your Fingertips
AI 展示
AI 展示
對新事物充滿興趣，喜歡問“為什么”
遇到問題時總是積極尋找解決方案
喜歡用輕松幽默的語言來表達想法
樂于與大家分享學習經歷和心得
愿意投入時間和精力去學習和實踐
炸脖龍的AI日記 - 第13周
? ? ? ? 好了，本周的日記就到這里。讓我們一起期待下周又會有什么新的發現吧！
炸脖龍 ??
?? 8月19日 星期一 ??
????? AI倫理之聲 #本吉奧的學習之路
? ? ? ? 在炎熱的周一，我學習了本期AI人物——本吉奧，深度學習的奠基者和AI倫理的倡導者。他的不僅推動了技術的發展，更為AI的道德使用指明了方向。
?? 8月20日 星期二 ??
?? AI短劇創作 #SkyReels平臺
? ? ? ?酷熱的周二，我探索了SkyReels AI短劇平臺，這個革命性的使用體驗讓我對AI在創意產業中的應用潛力感到興奮。
?? 8月21日 星期三 ??
?? 自動編碼器 #AI的自我表達
? ? ? ? 在持續高溫的周三，我學習了自動編碼器（Autoencoder）的概念，這種AI模型如何通過自我學習來優化數據表示。
?? 8月22日 星期四 ??
?? 智能未來 #2024世界機器人大會
? ? ? ? 炎熱的周四，我了解了2024世界機器人大會開幕的信息，這個大會預示著智能技術的未來觸手可及。
?? 8月23日 星期五 ??
?? 企業自動化 #生成式AI潛能釋放
? ? ? ? 在酷熱的周五，我學習了《釋放生成式AI潛能：企業自動化與智能治理的五步策略》的報告，洞察了AI如何助力企業實現自動化和智能治理。
智能未來觸手可及
? ? ? ? ? ? 2024世界機器人大會開幕
隨著2024世界機器人大會在北京的璀璨開幕，我們得以一窺智能科技的最新成就。這場為期五天的科技盛會以“共育新質生產力 共享智能新未來”為主題，匯聚了全球400余位專家學者，共同探索和討論機器人產業的未來走向。
大會的亮點之一是人形機器人的集體亮相，27款機器人展示了從日常生活技能到藝術表現的廣泛能力，它們的動作流暢、表情豐富，幾乎可以與真人媲美。這些機器人不僅能夠擠眉弄眼、比心，還能炒菜、書法，甚至進行乒乓球對戰，讓人不禁對機器人技術的未來發展充滿期待。?
169家參展企業帶來了600余件創新產品，其中60余款為首發新品，這些新產品的展出不僅展示了機器人技術的最前沿，也為行業內外的觀眾帶來了深刻的啟發。?
AI 快報
AI 快報
百度的文心大模型在AI技術領域取得了顯著的進展，其日調用量已超過6億次，日均tokens使用量超1萬億，在國內市場中處于領先地位。這一成就得益于百度在大模型應用落地方面的持續創新和優化。
AI驅動的天氣預測模型
? ? ? ? ? ? ?NVIDIA推出StormCast
近期，NVIDIA Research發布了一款名為StormCast的新型生成式AI模型。該模型利用生成擴散技術，實現了3公里空間分辨率和每小時時間分辨率的高分辨率天氣預測。與傳統模型相比，它在與降水雷達配合使用時，能夠提供最多提前6小時的預報，準確度比美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）的區域天氣預報模型還要高。?
NVIDIA研究人員使用了近三年半的NOAA氣候數據來訓練StormCast，并利用NVIDIA加速計算技術提高了計算速度。StormCast的輸出結果不僅符合物理學的逼真熱量和濕度動態，還能預測100多個變量，為科學家們提供了首次在AI天氣模擬中確認風暴浮力的真實3D演變過程的能力。?
引領AI技術新突破
? ? ? ? 文心大模型日調用量超6億
AI 快報
AI 快報
中國領先的科技公司百度在最新發布的2024年第二季度財報中，展示了其在自動駕駛領域的顯著進展和業績增長。財報數據顯示，截至7月28日，百度的自動駕駛出行服務已累計提供了超過700萬次的乘車服務，其中在第二季度內提供的乘車服務數量達到約89.9萬次，與去年同期相比實現了26%的同比增長。
百度在自動駕駛技術的研發和應用上持續取得突破。今年5月，公司發布了搭載Apollo第六代自動駕駛系統解決方案的無人車，這標志著百度在自動駕駛技術領域的又一重要里程碑。Apollo第六代系統解決方案采用了全球首個支持L4級自動駕駛的大模型——Apollo ADFM（Autonomous Driving Foundation Model），這一創新技術的應用，將為自動駕駛服務提供更加安全、高效的支持。?
目前，百度的第六代自動駕駛車輛已經開始規模化測試，這不僅證明了百度在自動駕駛技術領域的領先地位，也預示著自動駕駛出行服務的商業化進程正在加速。隨著技術的不斷成熟和市場的逐步開放，百度有望在未來的自動駕駛領域占據更加重要的地位。?
首屆“AI小姐”選美比賽落幕?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 引發廣泛討論
摩洛哥的人工智能生成的“AI美女”肯扎·萊利在首屆“AI小姐”選美比賽中榮獲冠軍，贏得了2萬美金的獎金。
這場由社交媒體平臺Fanvue主辦的選美比賽，吸引了1500名AI生成的“佳麗”參賽，展示了AI在現實性、影響力和技術性上的潛力。
?每位參賽者背后都有一個創作者或團隊，他們利用OpenAI公司的DALL·E 3、Midjourney或Stable Diffusion等程序，根據文本提示而生成女性圖像。
盡管AI選美比賽的評選標準聲稱不僅限于外表，但社會學家希拉里·利維·弗里德曼指出，人工智能選美與傳統選美在本質上并無不同，都是在利用人們對漂亮女性的刻板印象。
蘿卜快跑總服務超700萬次
? ? ? ? ? 百度自動駕駛迎來里程碑
AI 快報
AI 快報
由人工智能生成的摩洛哥“AI美女”肯扎·萊利在首屆“AI小姐”選美比賽中摘得桂冠
本吉奧出生于法國，在加拿大的蒙特利爾大學獲得了博士學位，并長期在此從事研究與教學工作。作為蒙特利爾大學計算機科學與運籌學系的教授，他的研究涵蓋了機器學習、神經網絡、統計模型等多個領域。早在深度學習尚未成為主流研究方向時，本吉奧便開始探索神經網絡的可能性。他的研究，為日后深度學習的爆發奠定了理論基礎。
本吉奧的貢獻不僅體現在學術論文中，還通過他的學生和合作者擴展到了更廣泛的領域。他的研究工作對卷積神經網絡（CNN）、遞歸神經網絡（RNN）以及生成對抗網絡（GAN）等技術的發展起到了至關重要的作用。
這些技術如今已廣泛應用于圖像識別、自然語言處理、自動駕駛等多個AI應用場景。
? ?約書亞·本吉奧：深度學習的奠基者與AI倫理的倡導者
約書亞·本吉奧（Yoshua Bengio）是人工智能（AI）領域中不可忽視的名字。他與Geoffrey Hinton和Yann LeCun一起，被譽為“深度學習三巨頭”，對現代AI的發展起到了奠基性的作用。本吉奧在深度學習、神經網絡以及自然語言處理等領域的開創性研究，為當今AI技術的繁榮奠定了堅實的理論基礎。他不僅是一位卓越的科學家，也是一位深刻思考AI倫理與社會影響的學者，致力于推動AI技術的負責任發展。
AI 人物志
AI 人物志
本吉奧在深度學習領域的突破性研究，使得AI技術在諸多領域得到了廣泛應用。他的研究成果不僅影響了學術界，還直接推動了產業界的技術革新。
特別是在自然語言處理和圖像識別領域，本吉奧的工作使得機器能夠更好地理解和生成人類語言，并從海量圖像數據中提取有用的信息。
他還創立了蒙特利爾AI研究所（Mila），這是世界上最大的深度學習研究中心之一，匯聚了眾多頂尖的AI研究人才和企業合作伙伴。通過Mila，本吉奧致力于推動AI技術的產業應用，同時也為學術研究和工業界的合作搭建了橋梁。Mila還積極參與推動AI技術在醫療、交通、金融等行業的實際應用。
本吉奧不僅關注技術的進步，還深刻思考AI技術對社會的影響。他是AI倫理領域的積極倡導者，呼吁在AI技術的發展過程中，必須高度重視其社會責任。他認為，AI的發展應當服務于全人類的福祉，而不僅僅是為少數技術公司或特定國家謀利。
本吉奧提倡通過政策法規來規范AI技術的使用，避免其被用于侵犯隱私、加劇社會不公或引發倫理問題。他還積極參與了《蒙特利爾宣言》的起草工作，這是一個旨在確保AI技術發展遵循倫理原則的國際倡議。
該宣言呼吁在AI的研究與應用中堅持透明性、公正性、可持續性等基本原則，確保AI技術能夠造福全人類。
AI 人物志
AI 人物志
作為一位AI領域的領軍人物，本吉奧對AI的未來充滿信心，但他也認識到技術進步所帶來的挑戰。
在他看來，AI技術的真正潛力在于其能夠解決全球范圍內的一些重大問題，如氣候變化、醫療健康、教育普及等。然而，這一切的前提是AI的使用必須建立在嚴謹的倫理框架之上，并且要在全球范圍內達成共識。
本吉奧還強調，AI技術的未來發展必須與人類的價值觀相一致，技術的發展方向應當由社會共同決定。他呼吁學術界、產業界以及政策制定者共同努力，確保AI技術能夠得到負責任的發展與應用。
約書亞·本吉奧的貢獻不僅在于他在AI技術領域的開創性研究，更在于他對AI倫理與社會責任的深刻思考。他的工作為現代AI技術的發展奠定了基礎，并且他所倡導的AI倫理理念，正在引領著全球AI技術的發展方向。在未來，隨著AI技術的不斷進步，本吉奧的思想和愿景將繼續影響著這一領域的發展，使其更加成熟和負責任。約書亞·本吉奧無疑是AI時代的重要人物，他的影響力將在全球范圍內持續擴展。
SkyReels是由昆侖萬維開發的AI驅動的一站式短劇視頻創作平臺。該平臺通過集成劇本生成、角色定制、分鏡生成、劇情設定、對白/BGM自動化處理以及影片合成等功能，實現了從短劇創意到成片的全流程自動化。
SkyReels的問世標志著短劇創作進入了一個全新的時代，不再需要聘請演員、搭建場地、組織復雜的拍攝團隊，創作者只需通過簡單的操作，即可利用AI生成高質量的短劇內容。
?工具推薦：SkyReels AI短劇平臺的革命性使用體驗
在傳統的短劇制作過程中，創作者需要協調編劇、演員、導演、攝影、后期等多個環節，耗費大量時間和人力。而現在，隨著AI技術的飛速發展，這一復雜的流程正逐步簡化為一個人在電腦前輕點鼠標即可完成的工作。這一變革的核心工具就是昆侖萬維推出的全球首個集成視頻大模型與3D大模型的AI短劇平臺——SkyReels。
AI 工具
AI 工具
使用體驗：一鍵成劇的簡單操作
SkyReels的操作極為簡便，即便是沒有專業背景的普通用戶，也能輕松上手。以下是一個簡單的使用流程：
選擇創作短片：用戶在平臺上選擇想要的短片風格，如動漫、現實主義或其他特定風格。
輸入創意：輸入一個簡單的創意描述，系統會自動生成劇本并展示出來。
角色與場景生成：SkyReels自動生成劇本所需的角色和場景，用戶可以查看并進行必要的調整。
分鏡與視頻生成：平臺根據生成的分鏡腳本，一鍵生成高清視頻，且單次生成的視頻長度可達180秒。
添加對白與BGM：通過平臺的AI文本理解和多模態檢索，自動生成對白和背景音樂，確保影片情節和氛圍的完美契合。
SkyReels的核心功能：
1. 劇本生成：SkyScript大模型
SkyReels采用自研的劇本生成大模型SkyScript，它基于億級高質量短劇數據集，通過逐步生成的框架輸出高度結構化的劇本。無論是新手還是資深編劇，均可借助這一模型快速創作出吸引人的短劇劇本。
2. 角色定制與分鏡生成：StoryboardGen大模型
在生成劇本后，SkyReels會使用StoryboardGen大模型將劇本中的角色和場景轉換為分鏡劇本。該模型通過對影視動畫數據的逆向處理，生成高質量的工業級分鏡數據，確保每個鏡頭的視覺效果達到最佳狀態。
3. 3D生成與視頻合成：WorldEngine平臺
SkyReels的另一大核心技術是WorldEngine平臺，它將3D生成與視頻大模型深度融合。通過自研的Sky3DGen大模型，用戶可以生成多樣化的3D元素和場景，并與視頻元素無縫融合。無論是現實場景還是虛擬世界，用戶都可以輕松構建并即時查看和編輯拍攝效果，大幅提升創作效率。
4. 對白與BGM生成：AI文本理解與多模態檢索
在對話與音效方面，SkyReels憑借其先進的AI文本理解技術，自動識別并生成角色對話，并通過情感化語音合成技術為旁白賦予情感表現。同時，SkyReels還能智能分析劇本中的場景氛圍，自動生成匹配的背景音樂，使得短劇的每一幀畫面都與音樂完美融合。
AI 工具
AI 工具
SkyReels的推出不僅極大地簡化了短劇制作的流程，還降低了創作門檻，讓更多人有機會參與到短劇創作中。對于內容創作者來說，SkyReels無疑是一個強大而便捷的工具，它帶來了前所未有的創作自由與效率。
在這個由AI技術驅動的時代，SkyReels正引領著短劇創作的變革，為用戶提供了一種全新的創作體驗。無論是專業創作者還是普通用戶，SkyReels都能幫助他們將創意快速轉化為高質量的短劇作品，開啟短劇創作的新時代。
自動編碼器的簡介
自動編碼器（Autoencoder）是一種用于數據壓縮和特征學習的神經網絡模型。它通過訓練一個神經網絡將輸入數據映射到一個低維空間（編碼器），然后再從這個低維空間重建輸入數據（解碼器）。這種結構可以幫助模型學習數據的內在結構，并在不丟失重要信息的情況下進行壓縮。
什么是：自動編碼器? ? ? ? ? ?（Autoencoder）
AI 名詞
AI 名詞
自動編碼器的應用
降維（Dimensionality Reduction）：自動編碼器可以將高維數據壓縮成低維表示，類似于主成分分析（PCA），但它具有更強的非線性表示能力，可以捕捉更復雜的數據模式。
去噪（Denoising）：去噪自動編碼器（Denoising Autoencoder）是一種專門用于去除數據噪聲的自動編碼器。通過在訓練過程中加入噪聲，然后讓模型學習去噪，自動編碼器能夠有效地從噪聲數據中恢復原始信號。
生成模型（Generative Models）：自動編碼器還可以用于生成模型，如變分自動編碼器（Variational Autoencoder, VAE）。VAE在學習數據分布的同時，還能生成與原始數據相似的樣本，廣泛應用于圖像生成、數據增強等領域。
異常檢測（Anomaly Detection）：由于自動編碼器可以學習數據的正常模式，它也常用于異常檢測任務。通過檢測重構誤差較大的樣本，自動編碼器能夠識別出潛在的異常數據。
自動編碼器的概念
編碼器（Encoder）：編碼器部分將輸入數據映射到一個低維的潛在空間。這個低維空間通常稱為“潛在表示”或“特征表示”，它包含了輸入數據的核心信息，同時去除了冗余數據。
解碼器（Decoder）：解碼器部分從低維的潛在空間中重建輸入數據。理想情況下，重建后的數據與原始輸入數據盡可能相似。
重構損失（Reconstruction Loss）：自動編碼器的訓練目標是最小化輸入數據與重建數據之間的差異，這個差異通常通過重構損失函數來衡量。常見的重構損失函數包括均方誤差（MSE）等。
降維與特征提取：自動編碼器可以用來降維，將高維數據壓縮成低維的潛在表示，同時保留數據的主要特征。這在數據可視化、聚類分析等任務中非常有用。
本文利用AI工具分析研究了《五步打造適合您業務的生成式AI》（有興趣的同事可以聯系我們獲取該報告全文），深入探討了生成式AI技術在商業領域的應用潛力、實施策略以及面臨的挑戰。以下是對報告內容的分析：
釋放生成式AI潛能：企業自動化與智能治理的五步策略
報告開篇強調了生成式AI技術的重要性，將其與歷史上的微處理器、個人電腦、互聯網和手機等技術革新相提并論。生成式AI通過無監督學習創建新內容，如文本或圖像，已經在提升工作效率和推動創新方面展現出巨大潛力。
?生成式AI的商業潛力
AI 報告研究
AI 報告研究
報告指出，盡管生成式AI技術具有巨大潛力，但企業在采用過程中需要了解其局限性，包括信任與透明度問題、缺乏背景信息以及無法獨立采取行動的問題。
了解生成式AI的潛力與局限
報告提出，將生成式AI與自動化技術結合是發揮其潛力的關鍵。自動化可以提供必要的業務背景信息，并幫助AI模型采取行動，從而實現業務流程的優化和效率提升。
生成式AI與自動化的結合
UiPath作為一個業務自動化平臺，展示了如何將生成式AI集成到自動化流程中，包括流程發現、自動化和運營等方面。UiPath利用AI技術提供持續的流程發現工具和智能文檔強大的處理能力。
UiPath在生成式AI領域的應用
報告強調，要安全地使用生成式AI，企業需要建立強大的治理和控制措施，以解決安全性、偏見和數據隱私等問題。UiPath AI信任層提供了一套軟件定義的治理措施，確保企業可以安全地使用生成式AI。
風險與治理
報告討論了選擇合適的云服務供應商對于支持生成式AI和自動化的重要性。云服務提供商應提供可擴展的計算資源、靈活的預算選項、強大的安全措施、創新能力、經驗和專業知識，以及對服務級別的保證。
選擇合適的云供應商
報告分析
報告最后提出，生成式AI將成為連接人與機器的橋梁，預計未來會出現更加專門化的系統，機器智能將不斷提升，采用成本將降低。UiPath將推動企業安全、成功地采用生成式AI，實現自動化和AI技術的最大價值。
結論與未來展望
AI 展示
AI 展示
"I see artificial intelligence as a tool to unlock the mysteries of the brain."
——Yoshua Bengio
“我把人工智能看作是解鎖大腦奧秘的工具。”
——約書亞·本吉奧
深度學習領域的先驅
蒙特利爾大學教授
增值電信業務經營許可證：陜B2-20210327 |