【汪其香：据Gartner预测到2025年生成式AI产生的数据将占所有数据的10%】

【汪其香：据Gartner预测到2025年生成式AI产生的数据将占所有数据的10%】 在8月8日由金色财经主办的金色沙龙活动中，亚马逊云解决方案架构师汪其香发表主题演讲《AIGC概述与应用场景》。汪其香表示，从AI（Artificial intelligence）发展到ML(Machine learning )随着基础设施算力的提升，出现DL(Deep learning )，整个网络和模型越来越大、越来越深并且从结构上不断的创新，直到出现如今热门的AIGC（Generative AI），带来的自动内容创作，它改变了生产内容的方式。对比以前AIML在推荐和搜索领域对内容分发方式的改进，对生产力效率进一步提升，AIGC在未来在各个行业领域应用的场景会越来越多。 Gartner预测到2025年生成式AI产生的数据，将占所有数据的10%，而现在不到1%。未来我们所看到的很多内容和素材都会是由AI生成的，这个占比会快速提升10倍。现在很多行业都落地了AIGC的应用。它会覆盖在各个行业，除了生图外，还有生成视频、生成语音，帮我们去写作，在生活里的各方面，都会有AI创作的素材出现。 快讯/广告 联系 @xingkong888885

相关推荐

封面图片

研究表明用AI产生的语料来训练AI将使其退化并最终崩溃

研究表明用AI产生的语料来训练AI将使其退化并最终崩溃 现在，随着越来越多的人使用 AI 来制作和发布内容，一个明显的问题出现了：当 AI 生成的内容在互联网上激增并且 AI 模型开始用其进行训练，而不是使用主要人类生成的内容时，会发生什么？ 来自英国和加拿大的一组研究人员已经研究了这个问题，并且最近在开放获取期刊 arXiv 上发表了一篇关于他们工作的论文。他们的发现令当前的生成式 AI 技术及其未来令人担忧：“我们发现在训练中使用模型生成的内容会导致生成的模型出现不可逆转的缺陷。” 研究人员专门研究了文本到文本和图像到图像 AI 生成模型的概率分布，得出结论：“从其他模型生成的数据中学习会导致模型崩溃一个退化过程，随着时间的推移，模​​型会忘记真正的底层数据分布……这个过程是不可避免的，即使对于具有近乎理想的长期学习条件的情况也是如此。” “随着时间的推移，生成数据中的错误会复合并最终迫使从生成数据中学习的模型进一步错误地感知现实，”该论文的主要作者之一 Ilia Shumailov 在给 VentureBeat 的电子邮件中写道。“我们惊讶地观察到模型崩溃发生的速度有多快：模型可以迅速忘记他们最初从中学习的大部分原始数据。” 换句话说：当 AI 训练模型接触到更多 AI 生成的数据时，它的性能会随着时间的推移而变差，在其生成的响应和内容中产生更多错误，并在其响应中产生更少的非错误多样性。 额外编辑：研究人员同样担忧，目前互联网上AI生成内容正在迅速增加，训练下一代ai的数据正在被迅速污染。
封面图片

网站生成式 AI 景观

网站生成式 AI 景观 网站功能：AI工具集 网站简介：一款汇集了一系列优秀的生成式AI应用程序的网站。 这些应用程序涵盖了艺术与图像生成、代码和数据库助手、照片和图像编辑等多个领域。用户可以通过应用过滤器或进行搜索来找到他们需要的应用程序。 推荐理由：AI工具越来越多，能快速找到适合自己用的提高生产力才是最有用的。 网站网址：点击打开
封面图片

美亚柏科：公司 AI 研究已应用到公司的大数据分析等业务及产品方向

美亚柏科：公司 AI 研究已应用到公司的大数据分析等业务及产品方向 美亚柏科在互动平台表示，公司 AI 研究已应用到公司的大数据分析、电子数据取证、智慧城市等业务及产品方向，目前在计算机视觉、文本处理、人工智能安全和人工智能国产化方向都已有相关产品。在AIGC方面，公司将根据市场需求情况，适时对各类 AIGC 内容的检测、AI 生成文本的检测技术及产品进行布局。 编注：该公司开发的MFSocket可以读取手机内所有资料。
封面图片

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
封面图片

联合国数据：中国生成式AI的专利申请数遥遥领先美国

联合国数据：中国生成式AI的专利申请数遥遥领先美国 联合国数据显示，中国在聊天机器人等生成式人工智能（AI）开发方面提交的专利申请数遥遥领先于其他国家，专利申请数是竞争对手美国的六倍。 据路透社星期三（7月3日）报道，世界知识产权组织（WIPO）数据显示，从2014年至2023年间，有关生成式人工智能的技术专利申请数量激增，总数超过五万件。2023年的申请数占了总申请量的四分之一。 其中，中国提交了超过3万8000项关于生成式AI的技术专利申请，同期美国仅提交6276项，位居第二。 世界知识产权组织专利分析经理哈里森（Christopher Harrison）说，中国提交的专利申请，领域涵盖了自动驾驶、出版、再到文件管理等。 名列前茅的申请者包括拥有视频应用TikTok的中国科技企业字节跳动、电子商务巨头阿里巴巴集团，以及创建了ChatGPT的美国公司OpenAI。 生成式AI是一种从现有信息中生成文本、图像、计算机代码甚至音乐的技术。哈里森说，这是一个蓬勃发展的领域，并预计有关这一领域专利申请的增长速度会越来越快。 数据显示，韩国、日本和印度提交的专利数分别排名第三、第四和第五，其中印度的增长速度最快。 2024年7月3日 5:28 PM
封面图片

MetaAI 开源 ImageBind，可让模型跨 6 种不同的模态（图像、文本、音频、深度、热能和 IMU 数据）进行联动

MetaAI 开源 ImageBind，可让模型跨 6 种不同的模态（图像、文本、音频、深度、热能和 IMU 数据）进行联动 借助 ImageBind，则可以做到直接通过声音来直接生成图像。这使得 AI 能够更加深入了解人类情感，理解他们的喜怒哀乐，进而为人类提供更好的服务。当你举起手机，录制一个海边日落的视频时，AI 便能自动根据视频内容来生成文案和字幕，并匹配上合适的背景音乐。至 AI 还有可能通过一首歌，直接为歌手生成一段视频 MV。 此举将为 AIGC 技术带来更为广泛的应用场景，一大波更为有趣、实用的 AI 项目也即将来袭。#AI 来源 ， 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

🔍 发送关键词来寻找群组、频道或视频。

启动SOSO机器人