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AI一周見聞:谷歌從模型到應用全面沖刺,OpenAI3D建模只需100秒,Meta開源新模型,AI學會人類感知 | 見智研究|天天視訊

每周日AI一周見聞與您相約。AI一周見聞涵蓋四大部分:每周見聞、企業新品發布、AI黑科技、下周看點。

每周見聞

本周要點匯總:

1、谷歌從模型到應用全面進擊AI,PaLM2讓Bard更強大,辦公套裝Workspace叫板Office。

2、3D建模大突破,OpenAI推出文本生成3D模型—Shap-E,生成3D模型從2分鐘優化到100秒。


(資料圖)

3、Meta開源 ImageBind 新模型,AI學會人類感知,圖片是嫁接橋梁。

4、GPT4最強對手Claude史詩升級,解讀百頁資料僅需一分鐘。

5、還有三種黑科技,AI超寫實數字人為何凸顯商業價值、AI更懂視頻等內容。

企業新品發布

1、谷歌從模型到應用全面進擊AI

本周谷歌的I/O發布會備受矚目,新品發布效果超出市場的預期。谷歌不僅僅發布了新模型PaLM2,還將AI全面接入辦公套裝Workspace,直接叫板Office。

值得關注的是,新推出PalM2模型有四種大小,包括Gecko、Otter、Bison和Unicorn。Gecko作為最輕量的版本,可以部署到移動端,易于微調各類細分模型,提供每秒處理20個token的能力。

此前大模型在邊緣側終端的應用主要是依靠API接口調用的方式,大模型的訓練和推理仍在云端進行,對邊緣側終端及芯片形態更新沒有太大需求。

輕量化Gecko版本,能夠提供AIGC更為定制化、時延更低,安全性、隱私性更好的應用,開拓AI模型在終端芯片推理的場景,邊緣側智能終端以及SoC有望全面升級,進入新的更新換代周期。

見智研究認為:谷歌的PalM2模型推出,能夠更好的驅動機器人Bard升級,不僅能夠使用100中語言回復用戶,多模態版本的Bard還更新了圖像、編程、應用集成等功能;而且還在醫學上被認達到臨床專家水平。

此外,PalM2大模型的又一亮點就是全球首個支持移動端部署的大模型AI,被看做是點燃移動邊緣端的Ai大模型競賽。意味著大模型競賽的路線現在已經從PC端拓展到手機和IOT領域。

從谷歌的研發力和生態的角度來看:

在AI基礎設施上:A3虛擬機訓練速度目前比其他設施快80%,成本低50%;Vertex AI平臺能夠給開發者提供多種基礎模型,用于微調從而盡快得到專屬模型。

在應用生態上:谷歌搜索推出Converse的生成式AI功能,不僅能夠寫郵件、寫文案、做表格、PPT能力直接對標Office,而且在決定購買性價比更好的產品時候特別有用。

之后最值得關注的是谷歌將推出基于Bard的拓展插件,擴大機器人的應用場景,比如讓Adobe 生成全新的圖像,用REDFIN進行一個地區的所有房地產市場研究,購物、訂酒店、找工作都不在話下。

2、3D建模重大突破,OpenAI推出文本生成3D模型—Shap-E

傳統3D模型需要開發者進行手動建模,而Shap-E模型可以只用過自然語言的描述創建3D模型,極大的提高了創作的效率和質量。Shap-E模型可在GitHub上免費獲得,并支持在PC上本地運行。下載完所有文件和模型后,不需要聯網。最重要的是,它不需要OpenAI API密鑰,完全免費。

見智研究認為:Shap-E應用于更常見的擴散模型,與此前發布的Point-E模型區別在于:Shap-E直接創建物體的形狀和紋理,并采用稱為神經輻射場(NeRF)的特征來克服早期模型的模糊性,使三維場景看起來像逼真的環境。Point-E是根據文本提示生成3D點云。

此外,每個Shap-E樣本在單個NVIDIA V13 GPU上生成大約需要100秒,Point-E將花費多達兩分鐘的時間在同一硬件上渲染。因此Shap-E比Point-E運行效率更快。

但該模型也仍有一定的缺陷,比如它在組合概念方面的能力有限,未來通過收集或生成更大的帶注釋的3D數據集可能有助于解決這些問題。生成的樣本通常看起來粗糙或缺乏細節,編碼器有時會丟失詳細的紋理。

雖然文字生成3D模型暫且比不上圖片的呈現效果,但仍舊是未來一個重要的方向。

3、Meta開源ImageBind 新模型,AI學會人類感知

Meta在開源大模型的路上一騎絕塵,繼兩個月前開源LLaMA大模型之后,再次于5月9日開源了一個新的AI模型—— ImageBind。這個模型與眾不同之處便是可以將多個數據流連接在一起,包括文本、圖像/視頻和音頻、視覺、IMU、熱數據和深度(Depth)數據。這也是業界第一個能夠整合六種類型數據的模型。

見智研究認為:ImageBind無需針對每一種可能性進行訓練,而是直接預測數據之間的聯系的方式類似于人類感知。

ImageBind 通過圖像的綁定屬性,將每個模態的嵌入與圖像嵌入對齊,即圖像與各種模式共存,可以作為連接這些模式的橋梁,例如利用網絡數據將文本與圖像連接起來,或者利用從帶有 IMU 傳感器的可穿戴相機中捕獲的視頻數據將運動與視頻連接起來。這對于多模態發展來說具有重大意義。

4、GPT4最強對手Claude史詩升級,解讀百頁資料僅需一分鐘

據Anthropic官方介紹,升級后的Claude-100k版本,對話和任務處理能力雙雙得到極大提升。一方面,是“一次性可處理文本量”的增加,另一方面則是“記憶力”的增加。

見智研究認為:此前大模型都存在對讀取超長文本的困難,而Claude-100k打開此該領域的天花板,GPT-4也不過才做到3.2萬token,而Claude-100k能做到一次記憶10萬token;能學習論文、幾小時的博客、財報等等都不在話下,更重要的是它不僅能通讀全文總結其中的要點,還能進一步完成具體任務,如寫代碼、整理表格等。本次更新對于機器文本學習來說是重大躍遷。

AI黑科技

1、 AI藝人、女友商業價值顯現

本周AI女友Caryn、“AI孫燕姿”都爆火出圈;無論是和網友談戀愛收費每分鐘1美元 ,還是永生藝人,都讓數字人的商業價值備受矚目。

見智研究認為:AI虛擬人、數字人商業價值的提高,本質原因是AI讓建模數字人的成本大幅降低。此前,CG建模數字人的制作周期通常需要1-2個月,報價在百萬元左右不等,而現在AI建模技術的快速迭代,讓3D寫實數字人的價格降至千元級別。這也是為什么該應用能夠快速進行推廣的核心原因。

2、AI看視頻:檢索關鍵字,精準卡位時間點

Twelve Labs能夠做到讓AI讀懂視頻,并且通過關鍵字搜索的方式從視頻中提取特征,例如動作、對象、屏幕上的文本、語音和人物。


見智研究認為:此功能必然是視頻創作者的福音,能夠讓機器批量檢索大量視頻,并且精準定位所需要的視頻畫面,效率非常高。此功能是將視頻中的信息逐一定義為向量,從而實現快速檢索的功能。

3、 4D渲染—實現高清動態還原

Synthesia Research 發布HumanRF(運動中人類的高保真神經輻射場),通過視頻輸入來捕捉運動中人的全部外觀細節,能夠讓合成的視頻更加高清,從4MP的分別率升級到12MP運行。HumanRF極大的解決了攝像機拍攝后進行高分辨率視頻合成的困難。


見智研究認為:4D高清合成的突破性,對于視頻創作來說具有重大意義。當下看到可以應用場景包括電影制作、電腦游戲或視頻會議等,邊界還能夠不斷拓展到超寫實數字人的視頻生成領域。

下周關注重點

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