腾讯视频推出“胆小模式” 受网友好评,是否将推出“胆大模式”?|魔法半周报

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  • 腾讯视频推出“胆小模式” 受网友好评,是否将推出“胆大模式”?
  • 人工智能:高质量数据与负责任执行,生成式人工智能的关键
  • Google于10月4日发布Pixel 8系列手机,搭载AI技术和全新操作系统,提供更智能的功能和体验
  • DeepMind携手其他机构推出Open X-Embodiment数据集,训练出了能力更强的RT-X模型
  • 微软发布166页报告,揭示GPT-4V的惊人能力和未来研究方向

🪄魔法简报

腾讯视频推出“胆小模式” 受网友好评,是否将推出“胆大模式”?

腾讯视频最近推出了一个“胆小模式”,受到了网友的热议和支持。该功能可以在观看恐怖片时提供一系列的辅助,比如提高画面亮度、降低音量、弹幕和特效护体等,让胆小的观众们更加轻松地欣赏恐怖片。

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网友们对这一功能给予了很高的评价,并表示会选择在腾讯视频上观看恐怖片。不过,也有网友调侃是否能推出一个“胆大模式”。腾讯视频官方客服回应称,该功能目前正在体验中,会不断优化产品使用,以提供更好的观影体验。

人工智能:高质量数据与负责任执行,生成式人工智能的关键

随着人工智能的发展,生成功能已经成为一种竞争优势。通过利用生成式人工智能,企业可以实现快速医学研发、加快软件开发速度和优化业务流程等。然而,在应用生成式人工智能技术时,需要满足三个基本条件:高质量数据、负责任的执行和高管与IT部门的战略合作。数据质量是生成式人工智能的基础,例如ChatGPT和其他大型语言模型通常使用抓取的大量数据进行训练,它们可以有效生成长格式、连贯的自然语言。许多公司能够生成高质量的干净数据,但他们还没有建立强大的数据基础。

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在构建生成式人工智能系统时,应以安全和负责任的方式使用,使用安全透明的数据集,这样做不仅可以避免偏见,还可以带来实实在在的好处。只要以适当的方式利用人工智能,它就可以带来许多好处,例如提高员工保留率、改善审计或对高级劳动力技能进行分析等,并且它并不会取代人类。建立信任和获得支持对于员工和客户之间至关重要,重要的一步是开发负责任的治理计划,以明确传达以人为本的人工智能道德准则。

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IT部门应与高管的愿景和专业技术相结合,促进创新,为公司获得竞争优势。随着现成的企业级生成式人工智能工具越来越多,持续关注与生成式人工智能相关的问题,如不准确的结果或侵犯知识产权等,对于确保未来在数字化世界中不被淘汰至关重要。

Google于10月4日发布Pixel 8系列手机,搭载AI技术和全新操作系统,提供更智能的功能和体验

Google于10月4日举行的新手机发布会上发布了Pixel 8、Pixel 8Pro、Pixel Watch 2、Pixel Buds等硬件产品,以及最新的Android 14操作系统。Pixel 8系列手机采用了AI技术,包括超级无痕修图、画质修正和AI生成壁纸等功能。

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此外,Pixel 8还拥有5000万像素主摄像头、自动对焦的前置摄像头以及音频和视频编辑工具。Pixel 8 Pro还新增了温度传感器。Pixel 8系列手机搭载了谷歌最新的定制芯片Tensor G3,使得设备上运行的机器学习模型数量超过了上一代产品的两倍。

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Pixel 8系列手机还配备了谷歌个人助手Assistant with Bard,可以根据用户拍摄的照片生成相应的内容,实现更智能的手机交互。总的来说,Pixel 8系列手机在硬件和软件层面都加入了AI技术,为用户提供更强大的功能和体验。

DeepMind携手其他机构推出Open X-Embodiment数据集,训练出了能力更强的RT-X模型

谷歌DeepMind与其他机构合作推出了Open X-Embodiment数据集,并训练出了能力更强的RT-X模型。通过汇集来自22种不同机器人类型的数据,DeepMind在之前的模型基础上训练出了RT-X模型,它在五种不同的常用机器人中的成功率平均提高了50%。

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同时,通过与其他机器人平台的数据进行联合训练,RT-2-X模型展现出了比之前模型更强的技能,成功率是之前模型的三倍。这一研究表明,通过训练单个模型使用来自多个机器人类型的数据,可以显著提高机器人在多个任务上的性能。这项研究是DeepMind与33家学术实验室共同合作的成果,他们致力于以开放和负责任的方式开发这项技术。

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Open X-Embodiment数据集和RT-1-X模型已经对广泛的研究社区开放。这一研究对机器人技术的发展具有重要意义,类似于ImageNet对计算机视觉研究的推动作用。

微软发布166页报告,揭示GPT-4V的惊人能力和未来研究方向

微软近日发布了一份长达166页的报告,深入研究了GPT-4V的功能和使用情况。这份报告共分为11个章节,详细介绍了GPT-4V的特点和应用。其中,报告提到GPT-4V能够处理任意混合的多模态输入,并在各个领域和任务中展现出了出色的质量和通用性。

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此外,报告还探讨了使用和提示GPT-4V的有效方法,并展示了GPT-4V在人机交互、视觉参考提示、时间和视频理解等方面的能力。最后,报告还展示了GPT-4V在多个领域的应用场景和未来的研究方向。这份报告对于想要了解GPT-4V的潜力和应用的高级用户来说是必读之作。


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