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无需本地部署,免费使用 Stable Diffusion | 就在 Midjourney 全网收割付费用户的时候,SD 推出一款对标 Midjourney 的完全免费的 AI 画图软件 Stable Foundation,同样部署在 Discord 上,Stable Foundation 使用的是最新的 sdxl 1.0 版本模型。 如何将 Stable Foundation 机器人弄到 Discord 上呢? 1. 没有下载 Discord 的朋友,需要先下载 Discord 2. 在网页中打开这个网址 3. 将 Stable Foundation 加入到你的频道,或者在左上角这个输入框输入搜索:stable foundation 加入频道 4. 加入后,在这里下面,随便选择一个机器人房间,就可以像 Midjourney 一样画图了(有时候可能房间比较拥挤,机器人并不理你,你可以换一个房间)

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黄仁勋剧透下一代GPU芯片 新演讲又把摩尔定律按在地上摩擦 好好好,像做iPhone一样造芯片。到这一代Blackwell为止,英伟达已经把AI模型有效扩展到万亿参数。(还给token定了个译名:词元)。1.8万亿参数GPT4的训练能耗,8年降低至原来的1/350。推理能耗,8年降低至原来的1/45000。看着这一波亮相和剧透,网友真相了:英伟达没有竞争对手,而是选择将摩尔定律放在地上摩擦……老黄是在书写自己的定律。所以应该叫老黄定律?还是英伟达定律?ComputeX前夜,老黄一开场就展开了一波隐形卖货,他自称不太准确的“CEO数学”:买得越多,省得越多……The more you buy, the more you save.经典语录依然引发现场欢呼大笑:虽然不太准确,但好像有些道理……除此之外,还有一些新产品亮相,包括能够模拟气冲的天气预测模型CorriDiff、数字人微服务、BlackWell系统、Spectrum-X、机器人平台Isaac……好了话不多说,这就来看看老黄这次到底搞了哪些事情“AI Factory Is generating”谈到当前新的产业革命,老黄表示:新的计算时代正在开始;而AI Factory正在诞生。他在现场展示了BlackWell系统。3月份GTC大会上还遮遮掩掩地说是GPT-MoE-1.8T模型,这下彻底摊牌了:GPT-4参数就是1.8T。跟DGX Hopper相比。现场还看到了它的真身,大概有两米那么高吧…而真正的AI Factory大概会长这样,大概有32000GPU。AI加速每个应用程序AI对于企业的影响,老黄认为AI加速每一个应用程序。他首先谈到了NIM推理微服务,这是一个帮助开发者或者企业轻松构建AI应用,简化大模型部署程序。不管是聊天机器人、还是生活/驾驶助手等,部署时间都能从几周缩短到几分钟。运行Meta Llama 3-8B的NIM可以产生比不使用NIM多3倍的tokens。企业和开发者可以使用NIM运行生成文本、图像、视频、语音和数字人类的应用程序。而背后源于丰富的技术合作生态近200家技术合作伙伴,包括Cadence、Cloudera、Cohesity、DataStax、NetApp、Scale AI和Synopsys等,正在将NIM集成到他们的平台中。此次在这个NIM中还有上新,也就是ACE 生成式AI微服务,数字人AI技术套件。除了原有自动语音识别、文本到语音的转换和翻译、Nemotron语言模型、 Audio2Face等套件,还增加了两个技术:一个是可以基于音轨生成身体姿势Audio2Gesture;一个Nemotron-3 4.5B,这是英伟达首款SLM(小爱语言模型),专为低延迟端侧设备而生。∂接下来,这一数字人微服务将部署在一亿台RTX AI PC上面。当前英伟达在新的合作伙伴,比如华硕、MSI的加入下,已经拥有超过200种RTX AI PC型号。还推出了RTX AI Toolkit,一个工具和SDK集合,帮助Windows开发者定制优化本地部署模型。同Mac相比,部署了RTX的Windows的Stable Diffusion推理速度是Mac的7倍。每一台带有RTX的PC,都是一台RTX AIPC。用于机器人开发的技术平台Isaac这次一同亮相的,还有用于机器人开发的技术平台,NVIDIA Isaac。为啥搞这玩意儿呢,老黄给出的理由是这样的:机器人时代已经到来。有朝一日,所有会移动的东西,都将实现自主化。这个Isaac平台具体长啥样呢?Isaac平台提供一系列英伟达加速库、AI基础模型和仿真技术,供机器人制造商集成到自己的技术栈中。注意,平台是模块化的,允许公司单独或一起采用多种技术。具体而言,其中包括:NVIDIA Isaac ROS:一系列模块化的ROS 2包,为ROS社区开发者带来NVIDIA加速和AI模型NVIDIA Isaac Perceptor:一个参考工作流程,提供基于AI的自主移动机器人的多摄像头3D环视能力NVIDIA Isaac Manipulator:一个简化AI启用机械臂开发的参考工作流程NVIDIA Isaac Sim:一款参考应用程序,用于在基于NVIDIA Omniverse平台的物理环境中模拟、测试和验证机器人,并生成合成数据NVIDIA Isaac Lab:Isaac Sim中的参考应用程序,针对AI机器人基础模型训练的强化、模仿和迁移学习进行了优化据介绍,目前,包括比亚迪电子、西门子、泰瑞达机器人和Intrinsic(Alphabet的子公司)在内,全球超多名列前茅的机器人开发团队,都在采用Isaac平台。这些团队用上Isaac,一边提高制造工厂、仓库和配送中心的效率,同时确保人类同事的安全;一边也能充当重复劳动和超精确任务的执行者。现场放出了很多demo,很多工厂在英伟达Omniverse里建造了一个完全模拟现实的自助工厂,以及基于Isaac平台开发的AI机器人。官网悄悄推出游戏Agent助手除了现场老黄亲自发布的上述内容外,我们在英伟达官网还找到了一个彩蛋,一个巨久远的call back。Project G-Assist。时间回到2017年愚人节,英伟达官网开了个大玩笑:宣称自家发布了一款支持10080款游戏的USB人工智能超算卡GeForce GTX G-Assist。重点在于它很AI。GeForce GTX G-Assist像是个AI游戏助手,可以帮助玩家自动完成游戏操作,甚至代打击败Boss。今天,英伟达真的将这个愚人节玩笑变为现实英伟达官网上线Project G-Assist,一套工具和模型的集合而成的AI Agent系统,供游戏和应用程序开发者使用。通过前后剧情,Project G-Assist利用大模型对游戏输出响应,能够检查游戏性能和系统设置,建议用户优化以充分利用可用硬件,或者适当升级角色。玩家这边呢,还可以通过Project G-Assist找到最好的武器,也可以查询到最牛的攻略,然后就可以或制作武器材料,或一路杀怪通关。总而言之,Project G-Assist可以让人有个Agent外挂,但是不会让你完全挂机,官网还贴心表示:G-Assist 项目不会像我们在2017年愚人节预言视频中那样完全替代您玩游戏,但它可以帮助您从您最喜欢的游戏中获得更多收益。游戏体验再上大分!据介绍,Project G-Assist支持各种模态的输入。可以是来自玩家的文本提示,或声音指令;可以是屏幕上显示框架的上下文;可以是来自应用程序或系统本身的API。△演示人员语音输入中这些数据都通过连接了游戏知识数据库的大模型处理,然后使用RAG(检索增强生成)生成和用户相关的查询结果没错,Project G-Assist允许玩家使用PC或云端RTX AI驱动的知识库。Project G-Assist开发工具将出现在即将推出的RTX AI开发套件中,具体会用在哪些游戏上,还需要游戏开发商来决定并提供支持。为了让大家更好地使用Project G-Assist,英伟达贴心地附上视频教学大礼包,需要可自取。One More Thing整场发布会,老黄还整了不少活儿。比如AI老黄似乎已经成了发布会常客。在介绍天气预测模型时,他坦白承认在视频中那么流利讲普通话的那位是AI生成的,因为自己中文不太好。而本场重磅的BlackWell系统、AI Factory的核心构成,也被他各种搬来搬去……除了下一代GPU取名Rubin,我们还看到 Vera CPU,他们共同出现在新的Vera Rubin加速器上。而这一名称来源,实际上是来自美国一位女天文学家Vera Rubin,她是研究暗物质先驱。以及,COMPUTEX 2024不愧是6月开头就炸场的AI终端大戏。除了黄院士外,英特尔、AMD、高通等老板都悉数到场,接下来几天会挨个发表演讲。这些主题演讲,绝大部分都跟AIPC有关。大家一起蹲一蹲吧~ ... PC版: 手机版:

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苹果紧盯谷歌:据传已挖走36位AI人才 打造神秘苏黎世团队 根据媒体对数百份LinkedIn个人资料以及公开招聘信息和研究论文的分析,苹果近年来其实已掀起了一股招聘狂潮,以扩大其全球人工智能和机器学习团队。这家iPhone制造商尤其把视线“瞄准”向了来自谷歌的员工。据统计,自2018年挖来John Giannandrea担任苹果主管机器学习和AI战略的高级副总裁以来,已从这一竞争对手那里“挖走”了至少36名专家……相比之下,苹果从其他公司挖走的AI人才数量,基本还都控制在个位数。虽然苹果公司人工智能团队的大部分人员都在加利福尼亚州和西雅图的办公室工作,但这家科技巨头还在苏黎世扩建了一个重要的前哨实验室。瑞士苏黎世联邦理工大学的教授Luc Van Gool称,苹果收购了两家瑞士本地的人工智能初创公司VR公司FaceShift 和图像识别公司Fashwell,这促使苹果得以在苏黎世建立一个研究实验室,也就是近年来不时见诸报端、颇为神秘的“苏黎世视觉实验室”。据悉,苹果在苏黎世的员工参与了苹果对支持类似ChatGPT的底层技术的研究。他们的论文集中在越来越先进的人工智能模型上,这些模型结合了文本和视觉输入来响应各种各样的查询。该公司一直在苏黎世的两个地点发布生成式人工智能(AIGC)的招聘广告,其中一个地点特别低调。据媒体探访称,即便是位于苹果办公地附近的“邻居们”,很多甚至都不知道这间办公室的存在。苹果布局AI其实由来已久尽管微软、谷歌和亚马逊等苹果在AI领域的主要竞争对手,近年来都在不断吹嘘它们对人工智能这一尖端技术数十亿美元的投资,但长期以来,苹果公司对其人工智能计划一直守口如瓶。而至今没有给出任何令人眼前一亮的AI产品,也令苹果的股价在今年持续遭遇承压。不过,苹果开发人工智能产品其实也已有十多年的历史,例如其语音助手Siri。该公司很早就意识到了“神经网络”的潜力这是一种受人脑神经元交互方式启发的人工智能形式,也是在背后支持ChatGPT等突破性产品的一项技术。Chuck Wooters是交互式人工智能和大语言模型方面的专家,他于2013年12月加入苹果公司,在Siri团队工作了近两年时间。Wooters表示,“我在那里工作期间,Siri小组正在推动的一项工作就是将语音识别转向神经架构。即使在当时,大型语言模型还没有兴起的时候,他们也已经是神经网络的忠实拥护者。”这种兴趣似乎让苹果公司很早就对神经网络的研究人员颇为渴求。2016年,苹果收购了Perceptual Machines公司,这是一家由Ruslan Salakhutdinov和他在卡内基梅隆大学的两名学生创办的公司,致力于研究生成式AI驱动的图像检测。Salakhutdinov在接受媒体采访时称,“大约在那个时候,他们就在寻找一些研究人员,并试图建立训练这些模型的基础设施。”Salakhutdinov是神经网络发展史上的关键人物,他曾在多伦多大学师从该技术的“教父级人物”Geoffrey Hinton。Salakhutdinov曾在苹果公司担任人工智能研究主管,直到2020年才重返卡内基梅隆大学,回归学术界。苹果AI团队满眼都是谷歌名宿?据悉,苹果公司的顶级人工智能团队目前大多由谷歌的前核心人物组成,其中包括大名鼎鼎的John Giannandrea,他曾一手领导了谷歌大脑(Google Brain)团队,这一谷歌早年间的人工智能实验室后来被DeepMind合并。目前苹果人工智能和机器学习研究的高级主管Samy Bengio,也曾是谷歌的顶尖AI科学家之一。领导苹果Foundation Models团队研究大型语言模型的Ruoming Pang,则曾领导过谷歌的AI语音识别研究。苹果还曾聘请过另一位机器深度学习先驱Ian Goodfellow,但他于2022年返回谷歌,抗议苹果在疫情期间的返岗政策。在今年3月苹果发表的一篇重要研究论文中,有六名在过去两年中受雇苹果的前谷歌员工,被列为署名作者。苹果公司在论文中透露,它已经开发出一系列被称为“MM1”的人工智能模型,这些模型使用文本和视觉输入来生成响应。据不少行业内部人士猜测,苹果目前可能正专注于在其移动设备上部署AIGC,这将是一个突破,允许人工智能聊天机器人和应用程序在手机自身的硬件和软件上运行,而不是由数据中心的云端提供算力。Salakhutdinov表示,苹果一直专注于“在设备上做尽可能多的事情”,这将带来对更强大芯片的需求,这些芯片具有所谓的动态随机存取存储器(DRAM),可以处理为人工智能模型提供动力所需的大量数据。苹果的芯片供应商之一美光科技执行副总裁兼首席商务官Sumit Sadana表示,“下一个大事件将是AI智能手机这些手机将需要更多的DRAM。目前智能手机内存芯片的平均容量约为8GB,但要运行大语言模型,至少也需要12GB。”行业人士预计,苹果对AI技术的全新尝试,可能会在6月份的全球开发者大会(WWDC)上首次亮相。摩根士丹利分析师Erik Woodring表示,下一代iPhone“可能会更像一个语音激活的智能个人助理,由升级版Siri引领,例如可以通过语音控制与手机上的所有应用程序互动”。 ... PC版: 手机版:

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