在当前的技术浪潮中,人工智能(AI)已成为引领创新的关键驱动力。随着神经网络、深度学习、大模型、大数据等软硬件技术的日益成熟,AI正以前所未有的速度向大众用户群体渗透,以AIGC(AI Generated Content)的形式开启了一个全新的内容创作时代。不过,想要推动AIGC持续发展和广泛应用,需要的不仅仅是个别技术的突破,而是一整套完备且成熟的解决方案。 最近,AMD 宣布即将发布新一代移动处理器 ,依然沿用上一代 Zen 4 架构核心,但新处理器的代号较为混乱,很难从处理器型号直接判断其…

AI视频年大爆发：Gen-2与Pika引领时代潮流，2023年AI视频生成领域全景透视 随着科技的飞速发展，2023年已经成为AI视频生成领域的爆发之年。在这个风起云涌的时代，Gen-2和Pika等先进平台崭露头角，成为引领行业发展的佼佼者。本文将全面盘点2023年AI视频生成领域的现状，探讨其背后的技术革新和市场趋势。 一、技术革新引领潮流 近年来，随着深度学习、神经网络等技术的突破，AI视频生成领域取得了巨大进步。Gen-2和Pika等平台利用先进的算法和模型，实现了高质量、高效率的视频生成…

现如今，越来越多的音频工程师和音乐制作人利用人工智能工具来提升创作过程中的多个方面，如生成旋律和和声、提高音质等。这些技术在寻求优化工作流程的音乐制作人和声音设计师中越来越受欢迎。 以下是15个很酷且流行的AI音频编辑工具，对音乐家和录音师可能会有帮助： 1. LANDRLANDR拥有2000万首已制作的录音，并拥有易于使用的界面，简化了流程。LANDR是一种AI母带技术，具有直观的拖放界面，使音频母带处理对音频专业人员和音乐家来说更加容易。2. Studio SoundDescript是一款基…

这次更新是自引入GPT-4以来，OpenAI进行的最大改进。付费用户将在未来两周内获得这些功能。 另外，OpenAI网站上提供了一个宣传视频，展示了与的交流演示。在视频中，用户向ChatGPT询问如何升起自行车座椅，并分享了相关图片和使用手册，ChatGPT会做出反应并给出建议。 关于这些功能是如何工作的，目前OpenAI并没有公布具体技术细节。根据其他公司的研究，多模态人工智能模型通常会使用共享的编码空间将文本和图像转换，从而可以通过相同的神经网络处理不同类型的数据。一种可能的技术是使用CLI…

AIGC，是继PGC、UGC之后的新型内容创作方式。典型应用形式包括AI写作、AI问答、AI自动编程、AI绘画、AI配乐、AI视频生成和AI语音合成等。尤其是对话式AI，近期火爆的程度超过了2022年下半年大火的AI绘画：毕竟生成各种文字远比生成图片更震撼，范围也更广。 AIGC的核心变革，发生在内容层，位于数据层之上。AIGC在绘画和会话等方面突破的重要性，在AI领域相当于2016年AlphaGo战胜人类围棋冠军的价值。在互联网领域，堪比下一代互联网、下一代内容和未来社交网络等，将影响到所有内…

消费还没彻底复苏，游戏却已经出现拐点。 在游戏热度猛增的背后，除了版号的利好因素外，AIGC技术的广泛运用成为了一大亮点。在其他行业还在试水、探索之时，生成式内容技术已在改变这个行业的每一个角落。 总体而言，游戏行业受到了系统的、全方位的、全产业链的改变——无论是文生文、文生图还是语音等，大多数前沿技术都可以在这里找到落脚点。 在画面端：它的改变涉及原画、作画到3D建模；在语音端：涉及了内置语音、配乐到自动生成；在开发端：有代码生成、辅助开发的Text to Code；甚至在营销推广端，AIGC…

当前，具身智能（Embodied Artificial Intelligence）作为人工智能领域的一个分支，正在成为学术界和产业界备受关注的一个焦点。 所谓具身智能Embodied AI，指的是有身体并支持物理交互的智能体。英伟达（Nvidia）创始人兼CEO黄仁勋在ITF World 2023半导体大会上称，具身智能将引领下一波人工智能浪潮。在产业界，谷歌DeepMind推出首个控制机器人的视觉语言动作（VLA）模型RT-2；凭借ChatGPT取得巨大成功的OpenAI，曾经解散机器人团队，…

总的来说，下面的这些方法都是建立在深度学习的基础上的，与常规的机器学习有着一定的不同：那就是两件事情。手工特性抽取-自动化特性抽取而深度学习最大的特点，就是它可以自主的从数据中抽取数据，强大的计算能力，让它可以处理人类做不到的事情。实现了自动控制后，机器人具有更好的学习和适应能力。对产生的效果进行手工判定–进行自动化判定和最优化，而在学习中，由于使用了很多的手工标记，使得该方法代价高昂，而且效果不佳。而由人来判定产生的效果的优劣，则存在着费用高昂、效果低下的问题。 AI 绘画平台基于…

1）AI 绘画的优点 a)自动化：AI 绘画可以自动完成一些重复性的绘画工作，比如绘制图标、线条等，这可以大大提高绘画效率。 b)可定制化：AI 绘画可以通过机器学习和人工智能技术来分析用户的喜好和需求，进而生成符合用户需求的图像。对输入的指导内容有优秀的识别能力，这使得依照内容精绘画一张图的成本大大降低。 c)高效性：AI 绘画可以迅速完成各种类型的绘画，因为 AI 绘画不受时间和空间限制。对于同一输入，输出基本是无限的，可以在保证知道内容准确的情况下，生产大量不相似的图片，解决了一种内容产出…

随着算法、算力、数据等要素持续迭代，AI 迈入到更广泛的行业领域，与行业的结合，AI 作为基础设施，为多元需求和复杂场景落地提供针对性解法，解决了许多产业落地的全链路命周期问题。 人工智能场景分工趋向细化，产业落地成为备受瞩目的核心命题，如何穿越迷雾，找到 AI 技术创新和产业落地的最佳路径？各方都在摸着石头过河，教训与成效并存。 得益于深度学习模型的不断完善、开源模式的推动、商业化的大规模探索，技术革新及日益成熟的生态让 AI 加速驶向了各行各业的更深处。 过去一年里，元宇宙、AIGC 等概念…