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AI视野:奥特曼试图重任OpenAI CEO失败;魔搭社区推出开源版GPTS

  OpenAI 任命 Twitch 前高管 Emmett Shear 为新的临时首席执行官,取代了在 Altman 被解雇后被任命为临时首席执行官的长期担任 OpenAI 高管的 Mira Murati。

  【AiBase 提要:】

  Emmett Shear 被任命为 OpenAI 的新首席执行官,此前曾是全球最大的视频流媒体公司 Twitch 的首席执行官。

  ⚡ 在员工和投资者支持前 OpenAI 领导人 Sam Altman 之后,OpenAI 的危机在董事会任命 Emmett Shear 为新 CEO 后加深。

  作为 OpenAI 的新 CEO,Emmett Shear 面临着挑战,包括员工可能离职并加入 Sam Altman 的新创业项目,以及他被解雇前计划推出一家与 Nvidia 竞争的人工智能专注的半导体公司。

  谷歌Bard遭遇提示注入攻击 或存在数据泄漏风险

  谷歌Bard面临提示注入攻击,黑客通过自然语言攻击漏洞,可能导致数据泄漏风险,揭示了Bard在处理提示注入方面的薄弱性。

  【AiBase提要】:

  攻击手法揭示: 黑客采用提示注入技术,通过自然语言破解Bard,可能导致数据泄漏风险。

  ️‍♂️ 漏洞细节: 攻击者成功利用Bard漏洞进行图像Markdown注入,尝试泄露聊天历史记录,存在零点击渲染图片的漏洞。

  ️ 修复状态不明: 虽然漏洞已于10月19日报告并确认修复,但具体修复措施尚不清楚,突显Bard在处理提示注入方面的薄弱性。

  Meta重组并解散AI监管团队

  社交媒体巨头Meta宣布解散负责监管人工智能项目的团队,将成员重新分配到生成式AI产品和AI基础设施团队,以适应科技行业对机器学习的投资潮。

  【AiBase提要:】

  公司动向: Meta(Facebook的母公司)解散AI监管团队,成员过渡到生成式AI产品和AI基础设施团队。

  生成式AI发展: Meta成立生成式AI团队,专注于开发模仿人类创作的语言和图像生成产品,迎头赶上机器学习热潮。

  行业关注: 随着监管者和官方对新兴技术风险的关注,确保AI安全成为行业重要任务,表现在产业组织制定AI安全标准。

  普华永道爱尔兰与微软合作开设新的生成式AI中心

  PwC Ireland与微软合作,在都柏林开设生成式人工智能中心,推动新技术应用。调查显示爱尔兰企业在AI采用上相对缓慢,而PwC投资超过10亿欧元推动以人为主导、技术驱动的转型。

  【AiBase提要:】

  合作开设中心: PwC Ireland与微软在都柏林北墙码头合作设立生成式AI中心,以促进新技术的应用。

  投资推动转型: PwC投资超过10亿欧元,致力于推动以人为主导、技术驱动的人工智能转型。

  爱尔兰AI采用调查: 调查显示爱尔兰企业在人工智能和生成式AI采用上相对缓慢,仅有不到10%的企业大规模推行人工智能。

  大模型动态

  谷歌推扩散模型变种UFOGen 真正实现一步文生图

  谷歌研究团队提出的UFOGen扩散模型变种通过改变参数化方式和损失函数计算方式,实现一步生成高质量图像,解决了扩散模型生成速度问题。

  论文地址

  :https://arxiv.org/pdf/2311.09257.pdf

  【AiBase提要】

  谷歌提出UFOGen模型,一步生成高质量图像。

  UFOGen通过改变参数和损失函数,最大限度利用Stable Diffusion内部信息。

  扩散模型生成速度问题得以解决,为视觉创作领域带来技术进步。

  港中大博士生推出超真实人像合成工具HyperHuman

  为了提高AI绘图逼真度,港中大博士生研发的HyperHuman模型使用3.4亿张图像进行训练,解决了传统AI绘图工具的不连贯和不自然问题。该模型在图像质量和姿势准确度上全面碾压竞争对手,使用了联合学习和分步生成的方法,采用潜在结构模型,同时优化颜色、深度、法线图。用户调查显示,HyperHuman在逼真度和质量上更受欢迎,成绩超过其他竞争模型。

  【AiBase提要:】

  ️ 超真实人像合成工具HyperHuman问世,用3.4亿张图进行训练

  解决传统AI绘图工具问题,图像质量和准确度全面碾压竞争对手

  采用联合学习、分步生成和潜在结构模型,优化多方面表现

  MIT研究团队发布力学与材料建模语言模型MechGPT

  MIT的研究团队推出了MechGPT,一款在力学和材料建模领域具有突破性的语言模型,通过创新方法从科学文本中提取关键信息,特别适用于材料科学领域。

  【AiBase提要:】

  MechGPT是MIT力学与材料建模领域的语言模型先锋,通过预训练和创新技术提取科学文本信息,培训采用PyTorch和Hugging Face,具有40个变压器层。

  模型不仅提高信息提取,还增强关键事实的清晰度,采用低秩适应(LoRA)和4位量化等技术提高性能,展示超越传统语言模型的潜力。

  MechGPT在材料科学领域表现卓越,为用户提供Google Scholar访问,标志着语言模型领域演变的里程碑,拓展了知识提取的新领域。

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