Meta 开源多感官人工智能模型

Meta 开源多感官人工智能模型 宣布了一个新的开源人工智能模型，该模型将多个数据流链接在一起，包括文本、音频、视觉数据、温度和运动读数。 该模型目前还只是一个研究项目，没有直接的消费者或实际应用，但它指向了生成式人工智能系统的未来，可以创造身临其境的多感官体验，并表明Meta在OpenAI和谷歌等竞争对手变得越来越隐秘的时候，仍在继续分享人工智能研究。 标签: #Meta #AI 频道: @GodlyNews1 投稿: @Godlynewsbot

《华清远见嵌入式人工智能课程》

《华清远见嵌入式人工智能课程》 简介：该课程聚焦嵌入式系统与人工智能技术的深度融合，培养学员在智能硬件开发、边缘计算部署等领域的实践能力。内容涵盖AI算法在低功耗设备上的优化、传感器数据处理及实时系统设计，适用于物联网、工业自动化等场景开发。 亮点：结合嵌入式硬件特性讲解AI模型轻量化技术，通过真实项目实战（如智能家居控制、工业机器人）掌握边缘端AI部署全流程，配套行业级开发工具链及开源框架应用。 标签：#嵌入式系统 #人工智能 #边缘计算 #模型优化 #项目实战 #华清远见 链接：https://pan.quark.cn/s/3be1daf233aa

人工智能对人工智能生成的内容进行训练将导致人工智能崩溃

人工智能对人工智能生成的内容进行训练将导致人工智能崩溃 用于训练大型语言模型的数据最初来自人类来源，如书籍、文章、照片等，这些都是在没有人工智能的帮助下创建的。但随着越来越多的人使用人工智能来制作和发布内容，一个明显的问题出现了：当人工智能生成的内容在互联网上扩散时，人工智能模型开始对其进行训练。研究人员发现，“在训练中使用模型生成的内容会导致所产生的模型出现不可逆转的缺陷。”他们研究了文本到文本和图像到图像的人工智能生成模型的概率分布，得出结论：“从其他模型产生的数据中学习会导致模型崩溃 这是一个退化的过程，并且随着时间的推移，模型会忘记真正的基础数据分布。”他们观察到模型崩溃发生得如此之快：模型可以迅速忘记它们最初学习的大部分原始数据。这导致它们随着时间的推移，表现越来越差，错误越来越多。来源 ， 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

NVIDIA与AMD将为游戏笔记本电脑带来微软Copilot Plus人工智能功能

NVIDIA与AMD将为游戏笔记本电脑带来微软Copilot Plus人工智能功能 "华硕和微星新发布的RTX AI PC笔记本电脑最高配备GeForce RTX 4070 GPU和高能效片上系统，具备Windows 11 AI PC功能，"NVIDIA在一篇博文中表示。NVIDIA 在一份简报中证实，这些笔记本电脑将配备 AMD 最新的 Strix CPU。AMD 还没有正式详细介绍其 AMD Strix 笔记本电脑 CPU，但毫无疑问，它将在今天晚些时候的主题演讲中公布。NVIDIA 还暗示，首批搭载 AMD 处理器的 Copilot Plus PC 可能不会在发布时获得微软的人工智能功能。配备 Copilot Plus 功能的 NVIDIA RTX AI 笔记本电脑即将上市。NVIDIA 在一篇博文中表示："这些 Windows 11 AI PC 在可用时将获得 Copilot+ PC 体验的免费更新。这表明微软可能还没准备好在 AMD 芯片上推出 Recall 和其他 AI 驱动的 Windows 功能，或者说 6 月 18 日推出的搭载 Arm 高通处理器的 Windows 硬件可能会有一段时间的独占期。"NVIDIA也在为在笔记本电脑上执行人工智能驱动的任务而进行着某种程度的努力，微软正在推动将人工智能模型的计算安排到 NPU 上，而 NVIDIA 则打算在 PC 上的人工智能战场上大显身手。NVIDIA 正在大力宣传其"RTX AI 笔记本电脑"品牌，指出其 GPU 比 NPU 更有能力运行更繁重的 AI 工作负载。RTX 人工智能工具包将于 6 月份推出NVIDIA会在 6 月份推出RTX AI 工具包，其中包括用于模型定制、优化和部署的工具和 SDK。这些工具将采用类似 Meta 的 Llama 2 模型，并对其进行优化，使其运行时对 VRAM 的要求大大降低，性能更高。NVIDIA 还与微软就 Windows 11 中内置的底层人工智能模型展开合作。NVIDIA表示："此次合作将为应用开发人员提供便捷的应用编程接口（API）访问GPU加速的小语言模型（SLM），从而实现由Windows Copilot Runtime驱动的在设备上运行的检索增强生成（RAG）功能。"微软在上个月的Build大会上发布了Windows Copilot Runtime，而NVIDIA表示，其使用RTX GPU加速AI模型的工作将于今年晚些时候发布开发者预览版。微软的Windows Copilot Runtime旨在让开发者能够轻松地将人工智能功能添加到他们的应用中，同时依靠NPU硬件或NVIDIA的GPU来加速这些功能。由于 NPU 目前的性能约为 40 TOPS，而 NVIDIA 的 PC GPU 可处理超过 1000 TOPS 的 AI 加速，因此开发人员需要考虑的性能差异显然很大。NPU 专为笔记本电脑中运行的较小的模型和针对重要的高能效而设计，但 GPU 可以很好地处理较大的模型，在电池寿命无关紧要的 PC 台式机中具有更高的性能。观察 PC 上的这场人工智能大战将会非常有趣，尤其是微软掌握着在 Windows 中为 NVIDIA、AMD、英特尔、高通及其众多 OEM 合作伙伴原生将带来这些AI体验的钥匙。 ... PC版： 手机版：

人工智能检测器认为《美国宪法》是由人工智能编写的

人工智能检测器认为《美国宪法》是由人工智能编写的 尽管依靠人工智能工具来检测人工智能生成的作文很有诱惑力，但迄今为止的证据表明，这些工具并不可靠。由于存在假阳性，GPTZero、ZeroGPT 和 OpenAI 自己的文本分类器等人工智能写作检测器无法检测由 ChatGPT 等大型语言模型组成的文本。如果你将美国最重要的法律文件《美国宪法》输入这种检测工具中，它会告诉你该文件几乎肯定是由人工智能撰写的。同样的情况也发生在《圣经》选段中。来源 ， 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

Google图像生成人工智能Imagen 3迎来升级

Google图像生成人工智能Imagen 3迎来升级 Google人工智能研究部门DeepMind负责人德米斯-哈萨比斯（Demis Hassabis）说，与前代产品Imagen 2相比，Imagen 3能更准确地理解文字提示，并将其转化为图像，而且在生成图像方面更具"创造性和细节"。此外，该模型产生的"干扰人工智能"和错误也更少。哈萨比斯补充说："这也是我们目前渲染文本的最佳模型，而渲染文本一直是图像生成模型面临的挑战。"为了消除人们对深度伪造可能性的担忧，Google表示，Imagen 3 将使用 DeepMind 开发的SynthID 方法，在媒体上应用隐形加密水印。在Google的ImageFX工具中可以注册 Imagen 3 的私人预览版，Google表示，该模型将"很快"提供给使用Google企业生成式人工智能开发平台 Vertex AI 的开发人员和企业客户。Google通常不会透露太多用于训练人工智能模型的数据来源，这次也不例外。这是有原因的。大部分训练数据来自网络上的公共网站、资源库和数据集。而其中的一些训练数据，特别是未经内容创作者许可的受版权保护的数据，是知识产权相关诉讼的源头。Google的网站发布者控制功能允许网站管理员阻止搜索引擎与AI爬虫从他们的网站上获取数据，包括照片和视频。但是，Google并没有提供"退出"工具，而且与某些竞争对手不同的是，Google并没有承诺对权利人（在某些情况下是在不知情的情况下）为训练数据集做出的贡献进行补偿。缺乏透明度并不令人惊讶，但令人失望的尤其是像Google这样拥有丰富资源的公司。 ... PC版： 手机版：