AI视野:ChatGPT上线“论文神器”插件;百度推Comate套件;腾讯混元助手小程序上线
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ChatGPT上线“论文神器”插件Consensus!无需关键字即可搜索2亿文章
ChatGPT推出名为“Consensus”的论文搜索插件,可以不需要关键词,仅通过问题描述就能从2亿篇论文中检索出相关研究并提供链接。

体验地址:https://consensus.app/home/blog/introducing-the-consensus-search-chatgpt-plugin/
要点:
1. 插件可以根据问题直接给出答案,每点都标注相关论文链接。
2. 可以根据问题写出简单综述,同样会标注出处。
3. 搜索时无需关键字,只需描述问题,就能找到相关论文。
百度推出“超级助理”Comate套件 支持全场景智能办公
在2023中国数字经济百人会论坛上,百度如流推出了智能编程助理Baidu Comate X和Comate Stack工具套件,提供从智能任务执行、文档处理到AI会议支持等全场景智能办公服务。

要点:
1.如流推出“超级助手”,支持语音交互,实现复杂系统一步直达,提升知识获取效率。
2.推出智能编程助手Baidu Comate X,已有近200家企业合作,实现代码全周期智能研发。
3.推出Baidu Comate Stack工具套件,用于开发各种AI原生应用,大幅降低开发成本。
腾讯混元助手小程序上线 可回答数学、翻译等各类问题
微信上线了名为“腾讯混元助手”的小程序,是腾讯混元大模型的多模态对话产品,可以回答各类问题,处理多种任务。腾讯将在9月初的数字生态大会上正式发布混元大模型,目前该模型已在腾讯内部产品中应用。

要点:
1.微信上线“腾讯混元助手”小程序,由腾讯混元大模型提供支持。
2.“腾讯混元助手”可以回答问题,处理各种任务,如获取知识、解决数学问题等。
3.腾讯混元大模型已在腾讯云、腾讯广告等内部产品中取得初步应用效果。
Zoom推新版人工智能功能AI Companion
为保持竞争力,视频会议平台Zoom推出新版人工智能功能AI Companion。该工具可在会议中为用户提供支持,如撰写聊天内容、生成会议摘要等。
要点:
1.Zoom更新人工智能功能,将以前的Zoom IQ改名为AI Companion。
2.AI Companion可在会议中协助用户,如聊天撰写、会议摘要生成等。
3.AI Companion默认关闭,管理员可选择对特定用户启用该功能。
AI生成系统CityDreamer:可创建无限的3D 城市街景
CityDreamer是一种可无限生成3D城市环境的生成式AI系统。它将建筑实例的生成与其他背景对象分离,以处理好建筑多样性。系统使用真实城市数据集进行训练,可增强生成结果的真实性。

项目网址:https://infinitescript.com/project/city-dreamer/
https://github.com/hzxie/city-dreamer
要点:
1. CityDreamer 是一种生成式AI模型,可以创建无限的3D城市环境。
2. 通过将建筑实例生成与其他背景对象分离,可以更好地处理建筑多样性的挑战。
3. 使用真实城市数据集训练,可以增强生成结果的真实性。
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开源版GPT-4代码解释器来了 支持大模型在本地运行代码
Open Interpreter是一个开源项目,利用GPT-4等大型语言模型在本地环境运行代码,提供类似ChatGPT的编程助手功能,可以提高用户的工作效率。

项目地址:https://github.com/KillianLucas/open-interpreter
要点:
1.Open Interpreter允许在本地环境运行代码,不受服务器限制,可以访问本地文件和网络资源。
2.它利用GPT-4强大的编程理解能力,具有代码审查、多语言支持等功能。
3.用户可以自定义扩展安装各种包和库,执行任何合法的代码,获得高自由度。
阿里魔搭社区开源LLM开发框架ModelScope-Agent
魔搭社区推出开源大语言模型开发框架ModelScope-Agent。该框架基于开源LLM,包含记忆控制、工具使用等模块,可快速实现实际应用。

开源地址:https://github.com/modelscope/modelscope-agent/
要点:
1. ModelScope-Agent是一个通用、可定制的AI Agent开发框架,基于开源LLM。
2. 框架包含记忆控制、工具使用等模块,可定制引擎、存储、模型训练等功能。
3. 支持在ModelScope社区多个开源LLM上训练,开放大规模工具指令微调数据集。
谷歌DeepMind新语言模型SayTap 让机器狗听从人类指令
谷歌DeepMind研究人员开发语言模型SayTap,可以将人类的自然语言指令转换成机器狗可以理解执行的格式,实现人机交互。

要点:
1. SayTap可以将人类语音指令转换成机器狗可以理解的二进制足接触模式组合。
2. SayTap可以处理复杂、模糊的语言指令,让机器狗做出合适反应。
3. SayTap为自然语言与底层控制器架起桥梁,未来可实现人类通过语言控制机器人。
LLM Finetuning Hub开源:提升大型语言模型性能的实用平台
LLM Finetuning Hub是一个开源的大型语言模型微调和部署代码库,提供多种流行模型的微调脚本,支持基于LORA、Prefix Tuning等方法进行模型微调。主要功能包括:提供多种流行LLM微调脚本、支持多种模型微调方法、全面的模型评估框架、脚本可直接用于生产、开源社区维护。
要点:
1. 提供多种流行大型语言模型的微调脚本,支持快速微调
2. 支持LORA、Prefix Tuning等多种模型微调方法
3. 提供全面的模型评估框架,选择最优方案
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粉色小海狸Loopy火了 小红书AI绘画二创赞藏数过万
通过AI绘画生成与热门IP相关的二次创作内容已经成为一种趋势,粉色小海狸Loopy因其呆萌可爱外表和傲娇性格而火爆网友表情包和联名届,小红书上一位博主使用AI画出蓝色Loopy引发热议,赞藏过万。

要点:
1. AI绘画 热门IP二创成为趋势,Loopy和玲娜贝儿是典型案例。
2. 小红书博主用AI画蓝色Loopy,互动数据高达赞藏过万,成表情包素材。
3. AI绘画二创存在侵权风险,创作者需注意尊重版权。
哈利波特AI时装秀走红 小红书博主圈粉7.8万
哈利波特四大学院特点成AI时装秀灵感。小红书博主“油画里的德拉科”以哈利波特四大学院不同品质为灵感,利用AI生成四大学院学长模特时装秀。拉文克劳秀场数据最高,斯莱特林次之。博主还在抖音发布图片轮播,获赞超7万。通过AI呈现学院代表色与特质,给哈迷带来新的视觉体验,为AI在艺术创作中的应用提供可能性。

要点:
1. 小红书博主以哈利波特四大学院为灵感,用AI生成时装秀。
2. 拉文克劳和斯莱特林两院时装秀数据最高。
3. 在抖音上也发布了时装秀图片轮播,获得超7万赞。
AI鱼缸造景抖音获赞超12万 在AIGC的赋能下造景有了更多可能性
AIGC技术与景观设计结合,通过AI生成超现实效果图,为商业造景带来更多可能性,抖音上一则AI鱼缸造景视频就获得超12万点赞。

要点:
1、AIGC可重塑自然景观,帮助设计师表达创意、提高效率。
2、AI可生成唯美氛围感,满足用户对景观作品的期待。
3、抖音AI鱼缸造景视频获超12万赞,展现AIGC技术在造景领域中的应用潜力。
从挖矿到AI战争,英伟达为什么可以一直赢?
「原以为字节跳动14万月薪已经到顶了,看到英伟达员工纳税记录才知道什么是打工届天花板!」不怪有网友如此感叹,日前流出的一张纳税记录截图显示,一位英伟达(上海)员工2021年的收入合计达到近1122万元,已申报税额也达到了456万元(不代表个人缴纳税额)。对比当下的就业市场,很难不羡慕。站长网2023-04-21 14:16:420001Opera推新浏览器“One”,新增集成ChatGPT的AI助手Aria
日前,最新版本的Opera浏览器OperaOne提供了一个全新的功能:Aria,一个基于OpenAI的GPT模型的人工智能助手。Opera宣称,这款浏览器是"第一个真正的原生浏览器人工智能",该浏览器的人工智能功能是OperaOne主要功能之一,类似于微软的BingChat集成了ChatGPT功能,用户可以通过命令行或浏览器侧边栏调用Aria。站长网2023-06-21 16:57:540000宇树G1机器人算法升级:任意舞蹈任意学 扭腰、交叉步行云流水
快科技2月14日消息,宇树科技今晚晒出一段视频,展示了G1机器人算法升级后的舞步,宣称能做到任意舞蹈任意学。从视频来看,宇树G1算法升级后的舞蹈演示非常丝滑流畅,扭腰、交叉步等动作行云流水,而且非常稳定,丝毫没有晃动不稳的情况出现。据悉,宇树G1人形机器人在去年5月刚发布,身高约127cm,体重约35kg,拥有超越常人的灵活性,可以模拟人手实现对物体的精准操作。0000腾讯QQWindows 9.90体验版上线 采用全新登录以及交互界面
昨日,腾讯QQWindows9.90体验版上线,适用于Windows7SP1及以上版本,全新体验版的WindowsQQ新增了对64位系统的支持,基于NT架构,正式实现了macOS、Linux和Windows三个平台的统一。新版QQ采用了全新登录界面以及交互界面,支持表情分类和黄脸超级表情,还具备夜间模式一键开启等功能。站长网2023-07-04 15:58:100000中文大模型比英文更烧钱,这居然是AI底层原理决定的?
ChatGPT等AI工具的使用正越来越普遍。在与AI交互时,我们知道,输入的提示词差异会对输出结果产生影响。那么,如果相同意思的提示词,用不同语言分别表述,结果差异是否较大?另外,提示词的输入和输出是和模型背后的计算量直接挂钩的。因此,不同语言之间在AI输出和成本消耗方面是不是有着天然的差异性或者说是“不公平性”?这种“不公平性”又是如何产生的呢?站长网2023-09-07 09:01:330000