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　　微软于上周发布了其BingImageCreator的新版本✿◈◈，这是一个由OpenAI的新模型DALL-E3提供支持的AI图像生成工具✿◈◈。它旨在提供比之前的图像生成AI模型更强大的功能✿◈◈，包括比以前更丰富地理解复杂用户请求的能力✿◈◈。倘若幸运的话✿◈◈，也许它还能提升我们讨论的基调✿◈◈。

　　根据一份招聘负责领导微软公司核能战略的首席项目经理的职位空缺显示✿◈◈，微软认为下一代核反应堆可以为其数据中心和人工智能雄心提供动力✿◈◈。数据中心已经使用了大量电力✿◈◈，这可能会阻碍该公司实现气候目标✿◈◈，除非它能找到清洁的能源来源✿◈◈。微软最近承诺✿◈◈，将加快数据中心的可再生能源供电和减排工作✿◈◈，并计划到2030年实现业务负碳✿◈◈、正水和零浪费✿◈◈。

　　NASA已经揭示了他们在寻找外星生命和UFO存在方面的最新“武器”这个武器就是人工智能千赢体育✿◈◈。根据NASA的研究本溪棋牌✿◈◈，要找到科学上可证实的外星生命和UFO存在✿◈◈，人工智能将是关键✿◈◈。人工智能的使用仍然备受争议✿◈◈，需要制定合适的监管措施以确保其安全和道德使用✿◈◈。

　　根据西班牙IE大学的一项最新研究✿◈◈，大多数欧洲人呼吁政府限制人工智能的发展✿◈◈，以减轻该技术对就业安全的影响✿◈◈。这项研究显示✿◈◈，在对3✿◈◈，000名欧洲人的样本调查中✿◈◈，有超过68%的人希望他们的政府出台规定✿◈◈，以应对人工智能带来的自动化水平上升所带来的影响✿◈◈。欧洲的年长公民对于确定AI生成和真实内容的能力表示更多怀疑✿◈◈，有52%的人表示他们无法自信辨别✿◈◈。

　　今年8月✿◈◈，波兰饮品公司Dictador任命了一名名为Mika的AI动力机器人作为其实验性首席执行官✿◈◈。Mika是HansonRobotics开发的SophiaAI机器人的升级版本✿◈◈。她相信随着人工智能在企业中的应用越来越广泛✿◈◈，类似她这样的机器人CEO会越来越多本溪棋牌✿◈◈。

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　　人工智能泡沫即将破裂吗？风险投资公司SineWaveVentures的创始人YanevSuissa日前在接受SeekingAlpha采访时表示✿◈◈，这可能会在明年发生✿◈◈。生成式人工智能行业本身预计将在2032年达到1.3万亿美元✿◈◈。

　　一份来自专业服务公司KPMG的新报告揭示了高级管理人员对工作场所生成式人工智能的立场✿◈◈。72%的美国CEO确认将在其业务中部署生成式AI✿◈◈，即使面临宏观经济挑战✿◈◈，也将视为“顶级投资重点”✿◈◈。但报告指出✿◈◈，入门级角色和客户服务工作面临AI替代的风险最高✿◈◈，女性是受影响最大的人群✿◈◈。

　　纽约的科技公司和投资者视人工智能的出现为最新的机会✿◈◈，试图取代旧金山湾区成为人工智能的世界之都✿◈◈。纽约将在下周成为人工智能展示中心千赢体育✿◈◈，该市将于10月16日开始举办由风险投资公司AndreessenHorowitz协调的包含370场活动的「科技周」✿◈◈。与纽约相比✿◈◈，旧金山湾区仍然遥遥领先✿◈◈，成为科技就业✿◈◈、初创企业和投资的中心✿◈◈。

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　　DiffusionLight是一项利用扩散模型在单张输入图像中估算照明效果的技术✿◈◈。它利用训练好的Stable Diffusion XL模型绘制一个镜面反射球,然后将球体展开得到全景照明图✿◈◈。该技术解决了现有基于神经网络的方法依赖有限HDR全景数据集导致在真实复杂场景下效果不佳的问题✿◈◈。关键创新在于发现了扩散噪声图和镜面反射球生成质量之间的关系,迭代生成高质量镜面球;以及通过LoRA 进行多曝光训练,使LDR模型也可以输出HDR格式✿◈◈。该技术可产生逼真的照明估计,特别适用于野外场景✿◈◈。

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　　该代码仓库包含从合成图像数据(主要是图片)进行学习的研究,包括StableRep✿◈◈、Scaling和SynCLR三个项目✿◈◈。这些项目研究了如何利用文本到图像模型生成的合成图像数据进行视觉表示模型的训练,并取得了非常好的效果✿◈◈。

　　vx.dev是一个开源的v0.dev替代品✿◈◈。它具有以下优点: - 低成本:通过提示工程技术,可以大大降低使用成本 - 易于定制:提供开源的提示,可以根据需求定制UI组件或代码风格 - GitHub无缝集成:生成的代码存储在GitHub上,内置版本控制✿◈◈、代码审查等功能 vx.dev的工作原理是,使用GPT-4模型根据事先定义好的提示来生成代码✿◈◈。主要成本在于输入和补全的标记数量✿◈◈。提示存储在prompts/ui-gen.md中,包含shadcn/ui✿◈◈、lucide和nivo图表的指令✿◈◈。通过删除不需要的组件指令,可以降低每次生成的API成本✿◈◈。 vx.dev可以轻松定制✿◈◈。用户可以基于现有提示进行修改,使用其他UI库或调整代码风格✿◈◈。生成的代码存储在GitHub上,拥有版本控制✿◈◈、协同等特性✿◈◈。私有仓库可以保证生成结果的可见性✿◈◈。

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　　ODIN（Omni-Dimensional INstance segmentation）是一个模型✿◈◈，可以使用转换器架构在2D RGB图像和3D点云上进行分割和标记✿◈◈。它通过在2D视图内和3D视图之间交替融合信息来区分2D和3D特征操作✿◈◈。ODIN在ScanNet200✿◈◈、Matterport3D和AI2THOR 3D实例分割基准上实现了最先进的性能✿◈◈，并在ScanNet✿◈◈、S3DIS和COCO上实现了竞争性能✿◈◈。当使用来自3D网格的采样点云代替感知的3D点云时✿◈◈，它超过了以往所有的作品✿◈◈。作为可指导的具体化代理架构中的3D感知引擎时✿◈◈，它在TEACh对话动作基准上树立了新的最先进水平✿◈◈。我们的代码和检查点可以在项目网站找到✿◈◈。

　　LLM Augmented LLMs通过将现有基础模型与更具体的模型进行组合✿◈◈，实现新的能力✿◈◈。CALM（Composition to Augment Language Models）引入模型之间的交叉注意力✿◈◈，以组合它们的表示并实现新的能力✿◈◈。其显著特点包括✿◈◈：（i）通过“重用”现有LLMs以及少量额外参数和数据✿◈◈，在新任务上扩展LLMs的规模✿◈◈；（ii）保持现有模型权重不变本溪棋牌千赢体育✿◈◈，因此保留现有的能力✿◈◈；（iii）适用于不同的领域和设置✿◈◈。实验证明✿◈◈，将PaLM2-S与在低资源语言上训练的较小模型进行增强✿◈◈，在诸如翻译成英语和低资源语言的算术推理等任务上✿◈◈，结果绝对改善了高达13%✿◈◈。类似地✿◈◈，当PaLM2-S与特定于代码的模型进行增强时✿◈◈，在代码生成和解释任务上✿◈◈，相对于基础模型✿◈◈，我们看到了高达40%的改进✿◈◈，与完全微调的对应模型不相上下✿◈◈。

　　这款产品是一种3D GAN技术✿◈◈，通过学习基于神经体积渲染的方法✿◈◈，能够以前所未有的细节解析细粒度的3D几何✿◈◈。产品采用学习型采样器✿◈◈，加速3D GAN训练✿◈◈，使用更少的深度采样✿◈◈，实现在训练和推断过程中直接渲染完整分辨率图像的每个像素✿◈◈，同时学习高质量的表面几何✿◈◈，合成高分辨率3D几何和严格视角一致的图像✿◈◈。产品在FFHQ和AFHQ上展示了最先进的3D几何质量✿◈◈，为3D GAN中的无监督学习建立了新的标准✿◈◈。

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