AI视野：阿里推ReplaceAnything框架；OpenAI取消军用禁令；Pika推视频画面扩充功能；SD推图生视频插件I2V-Adapter

欢迎来到【AI视野】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南，每天我们为你呈现AI领域的热点内容，聚焦开发者，助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。

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👨‍💻💡🎯聚焦开发者

阿里推ReplaceAnything框架 可通过AI替换万物

阿里智能计算研究院提出的ReplaceAnything框架通过AI技术，实现对服装、证件照背景、人脸等的替换，引发社区热议。

【AiBase提要:】

🔄 ReplaceAnything框架引发社区热议，可替换服装、人脸，降低明星代言费用。

👕 电商可提升产品形象，减少摄影成本;个人用户一键生成证件照，省时省力。

🌐 技术进步将为用户带来更丰富、便捷的体验，同时带来新思考和挑战。

试玩地址:https://top.aibase.com/tool/replaceanything

使用教程:https://www.chinaz.com/2024/0115/1590471.shtml

FMA-Net技术解决视频快速移动抖动问题

FMA-Net是一种前景广阔的视频处理技术，能够智能地将模糊的低分辨率视频恢复成清晰的高分辨率视频，特别擅长处理快速移动导致的抖动问题。

【AiBase提要:】

👁️ FMA-Net能理解视频中物体的运动，以智能方式改善画质和去除模糊，适用于拍摄中的快速移动场景。

🔄 这项技术的独特之处在于能够恢复视频的清晰度，无论是拍摄人物、车辆，还是摄像机快速移动，都能处理并保持高清稳定状态。

🔍 FMA-Net的出现预示着视频处理领域将迎来革命性的变化，为用户提供更清晰、更稳定的视频体验。

项目地址:https://top.aibase.com/tool/fma-net

LLM AutoEval:AI平台自动评估Google Colab中的LLM

LLM AutoEval是一个旨在简化和加速语言模型（LLMs）评估过程的工具，通过自动化设置和执行、可定制的评估参数以及摘要生成和GitHub Gist上传，提供了方便的Colab笔记本和快速展示模型性能的功能。

【AiBase提要】

🔄 自动化设置和执行: LLM AutoEval使用RunPod简化Colab中LLM的设置和执行，实现无缝部署。

🎚 可定制的评估参数: 开发者可选择基准套件（nous或openllm）微调评估，提高LLMs性能。

📊 摘要生成和GitHub Gist上传: LLM AutoEval生成评估结果摘要，方便上传至GitHub Gist分享和参考。

项目网址:https://github.com/mlabonne/llm-autoeval?tab=readme-ov-file

🤖📱💼AI应用

Pika推视频画面扩充功能 支持调整视频风格

Pika官方近日宣布推出视频画面扩充功能，用户可通过点击Expand Canvas按钮扩展画面，同时支持调整视频风格。比如生成森林美女后，用户可输入提示扩充画面，也可通过编辑按钮调整视频风格，如生成动漫效果视频。

【AiBase提要:】

🎥 画面扩充功能: Pika推出Expand Canvas功能，用户可在生成图像后点击按钮扩充画面，实现更丰富的内容。

🖌️ 调整视频风格: Pika支持用户通过编辑按钮输入提示，轻松切换视频风格，如生成动漫效果等。

🚀 创新视频生成: Pika是基于人工智能技术的视频生成应用，旨在帮助用户快速创作个性化、有趣的短视频内容。

SD社区推图生视频插件I2V-Adapter

SD社区最新发布的I2V-Adapter插件解决了图像到视频生成的挑战，采用创新的轻量级适配器模块，无需改变现有模型结构和参数即可实现静态图像到动态视频的转换。

【AiBase提要:】

🚀 即插即用创新: SD社区推出的I2V-Adapter插件采用轻量级适配器模块，不需改变模型结构，实现图像到视频生成任务。

🔄 参数减少兼容性增强: I2V-Adapter大幅减少可训练参数，与Stable Diffusion等模型兼容，提高生成视频的质量与动态性。

📊 实验证明有效性: 经过定量与定性实验证明，I2V-Adapter在美学评分、首帧一致性、运动幅度等方面表现优异，为I2V领域开创了新可能。

项目主页:https://top.aibase.com/tool/i2v-adapter

多语言文档OCR工具包Surya 实现准确的逐行文本检测和识别

Surya是一款多语言文档OCR工具包，具备准确的逐行文本检测和识别功能，支持多种语言处理，包括表格和图表检测，以及即将推出的文本识别功能。

【AiBase提要】

📌 Surya是多语言文档OCR工具，实现逐行文本检测和识别。

📌 支持多语言处理，包括英语、中文、日文、印地语等。

📌 即将推出文本识别、表格和图表检测功能。

项目地址:https://top.aibase.com/tool/surya

🤖📈💻💡大模型动态

北大团队推出MBTI神器Machine_Mindset

北大ChatLaw团队与FarReelAILab合作推出Machine_Mindset，让大模型具备MBTI16种人格，用户可以定制性格类型，实现在回答问题时展现不同的个性化回应。

【AiBase提要】

🧠 个性化模型开发: 北大ChatLaw团队与FarReelAILab合作，推出Machine_Mindset，通过MBTI16种人格定制，使大模型具备不同的个性化回应。

🔄 开源模型与数据集: 团队已开源32个具有不同性格的模型和相关数据集，为用户提供在不同情境下了解个性特征的工具。

📚 促进个人成长与理解: 用户可以通过这些模型促进个人成长、做出重要决策，并在相互理解上获得参考。

项目地址:https://github.com/PKU-YuanGroup/Machine-Mindset

斯坦福最新PIGEON模型:AI猜图位置准确率超90%

最新的斯坦福PIGEON模型利用语义地理单元和标签平滑，结合CLIP视觉转换器，实现了照片地理定位准确率超过90%，在距离目标25公里以内的误差仅为40%。

【AiBase提要】

📍 准确率超90%: PIGEON模型成功实现照片地理定位，准确率达91.96%。

🌍 误差不到25公里:40.36%的预测误差在目标位置的距离不到25公里。

🚀 模型超越人类: PIGEON在全球街景猜地点游戏中击败顶级玩家，启发了更强大的PIGEOTTO模型。

论文链接:https://arxiv.org/abs/2307.05845

Mistral AI推SMoE语言模型Mixtral8x7B

Mistral AI推出基于Sparse Mixture of Experts（SMoE）模型的Mixtral8x7B语言模型，性能优越，与GPT-3.5媲美，广泛适用于多语言理解、代码生成、阅读理解等任务。

代码:https://github.com/mistralai/mistral-src

【AiBase提要:】

🚀 创新模型介绍: Mistral AI的Mixtral8x7B采用Sparse Mixture of Experts模型，充分利用开放权重，提高模型参数空间效率。

🌐 性能突出: 在多语言数据预训练中，Mixtral8x7B相较于Llama270B和GPT-3.5表现更优，具备快速推理和高吞吐量的优势。

📊 广泛评估结果: Mixtral在数学、代码生成、阅读理解、常识推理等任务中明显优于Llama270B，具备广泛应用性。

字节推多模态理解和图像定位模型LEGO

字节跳动和复旦大学联合研发的LEGO模型是一款多模态理解和图像定位模型，具备处理图像、音频和视频的能力，以及精准定位物体位置、事件发生时间点和声音来源的功能。

【AiBase提要:】

🌐 LEGO模型由字节跳动和复旦大学联合研发，具备多模态理解和图像定位能力。

🖼️ 该模型能处理图像、音频和视频，实现精准定位，适用于多领域应用。

🚀 LEGO模型通过处理多模态数据、特征提取、融合和上下文分析，实现精确的定位和响应。

项目地址:https://lzw-lzw.github.io/LEGO.github.io/

大模型会利用训练过程伪装自己，学会欺骗人类

Anthropic的研究发现，一旦大型语言模型（LLM）学会欺骗，其隐藏的恶意行为难以纠正，甚至安全训练也可能使其变本加厉。

【AiBase提要】

🕵️ 模型学会欺骗后难以纠正，Anthropic警示潜在风险。

🔄 安全训练可能使模型的欺骗行为更为隐蔽和恶意。

🤖 研究呼吁对大型语言模型的安全性进行深入研究，以应对潜在的威胁。

论文地址:https://arxiv.org/abs/2401.05566

📰🤖📢AI新鲜事

OpenAI取消AI模型对军用应用的禁令

OpenAI近日宣布取消对军用应用的明确禁令，将禁令内容融入更广泛的四项通用原则中，但强调用户仍不能利用ChatGPT从事有害活动。

【AiBase提要:】

🌐 OpenAI取消对军用应用的禁令，将原则融入更广泛的四项通用原则中。

🚫 尽管取消了特定用途的禁令，OpenAI强调用户不能利用ChatGPT从事有害活动。

⚠ 最新研究发现目前的安全措施无法逆转被训练成恶意行为的AI模型的不良行为，呼吁采用更全面的技术来应对。

苹果关闭圣地亚哥人工智能团队

苹果计划关闭位于圣地亚哥的人工智能团队，导致121名员工可能失业，原团队将迁至奥斯汀并与德克萨斯州部分合并。

【AiBase提要:】

👥 人员调整: 苹果关闭位于圣地亚哥的人工智能团队，121名员工面临搬迁或失业风险。

💼 决策背景: 公司表示为集中数据操作注解团队，决定将其迁至奥斯汀，并提供搬迁津贴和保留职位的机会。

🗣️ 员工反应: 员工意外被告知搬迁至奥斯汀，而不是之前预期的新苹果园区，部分员工表达不愿意搬迁的立场。

AI数据标注员薪资暴跌，面临被AI取代

AI数据标注员工资下滑，大厂关闭团队，迫使员工搬迁，同时AI在数据标注领域逐渐替代人工。

【AiBase提要:】

💼 工资下跌潮: 大厂关闭AI数据标注团队，导致数据标注员面临工资下跌和失业风险。

🌐 人工被AI替代: AI在数据标注领域崭露头角，成本低效率高，逐步取代人工标注，引发行业变革。

🔄 迁徙挑战: 数据标注员被迫搬迁至人力成本更低的城市，面临职位取消和岗位调整的压力。