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Hume AI 推出 EVI 2 情感模型;OpenAI o1 模型问世,模拟人类思考问题 丨 RTE 开发者日报

时间:2024-09-14 12:51:51浏览次数:10  
标签:EVI AI 模型 生成 OpenAI 开发者 3D

 

 

 

开发者朋友们大家好:

 

这里是 「RTE 开发者日报」 ,每天和大家一起看新闻、聊八卦。

 

我们的社区编辑团队会整理分享 RTE(Real-Time Engagement) 领域内「有话题的新闻」、「有态度的观点」、「有意思的数据」、「有思考的文章」、「有看点的会议」,但内容仅代表编辑的个人观点,欢迎大家留言、跟帖、讨论。

 

本期编辑:@SSN,@鲍勃

一、有话题的新闻

1、Fish Speech 1.4 发布:开源 TTS 模型迎来多语言突破

 

Fish Speech 1.4 版本的发布标志着这款开源文本转语音(TTS)模型在多语言支持和性能方面取得了重大突破。作为一个致力于提供高质量、自然流畅语音合成体验的创新解决方案,Fish Speech 在这次更新中展现了其强大的技术实力和广阔的应用前景。

 

本次 Fish Speech 的更新主要有以下亮点:

 

  • 多语言支持大幅提升: 训练数据量翻倍至 70 万小时,支持 8 种主要语言,拓展了应用范围。

  • 性能与功能全面升级: 超快速度与低延迟,即时语音克隆功能,灵活部署选项和 API 服务。

  • 应用前景广阔: 教育领域支持语言学习,娱乐产业即时语音克隆,辅助技术视障人士工具,智能客服和跨文化交流。(@AIbase 基地)

 

2、元象发布中国最大 MoE 开源大模型:总参数 255B,激活参数 36B

 

 

 

元象 XVERSE 发布中国最大 MoE 开源模型 XVERSE-MoE-A36B。

 

该模型总参数 255B,激活参数 36B,官方号称效果能「大致达到」超过 100B 大模型的「跨级」性能跃升,同时训练时间减少 30%,推理性能提升 100%,使每 token 成本大幅下降。

 

MoE(Mixture of Experts)混合专家模型架构,将多个细分领域的专家模型组合成一个超级模型,在扩大模型规模的同时,保持模型性能最大化,甚至还能降低训练和推理的计算成本。谷歌 Gemini-1.5、OpenAI 的 GPT-4 、马斯克旗下 xAI 公司的 Grok 等大模型都使用了 MoE。

 

在多个评测中,元象 MoE 超过多个同类模型,包括国内千亿 MoE 模型 Skywork-MoE、传统 MoE 霸主 Mixtral-8x22B 以及 3140 亿参数的 MoE 开源模型 Grok-1-A86B 等。(@IT 之家)

 

3、Roblox 宣布全新 AI 工具,可以用文本直接生成 3D 游戏世界

 

 

在 2024 年 Roblox 开发者大会(RDC) 上,首席执行官 David Baszucki 宣布了 Roblox 的一项重大创新——AI 驱动的「3D 基础模型」。该工具旨在通过文本、视频和 3D 提示创建 3D 资产,实现与游戏玩法直接集成的实时世界构建。

 

Roblox 一直在将生成式 AI 技术逐步融入其创作者开发工具中,如:

 

  • Assistant:自动化帮助开发者处理常规任务的工具。

  • 纹理生成器:自动生成 3D 模型的纹理,减少人工操作的时间。

  • Avatar 自动设置工具:简化了为游戏角色创建个性化外观的步骤。

 

然而,Baszucki 强调,这些工具仅仅是初步尝试,Roblox 计划将 AI 技术提升到一个新高度,使 AI 不仅能够帮助开发者生成单一元素,还能够动态生成完整的 3D 世界场景。

 

Roblox 正在开发一个 3D 基础模型,该模型能够根据多种输入(如文本、视频或 3D 提示)生成复杂的 3D 环境和物体。演示展示了以下功能:

 

  • 从文本到 3D 的实时转换:通过简单的文本提示(例如描述一个沙漠),AI 可以自动生成 3D 场景。开发者随后又用一个简单的指令将沙漠转换为森林场景。这种基于提示符的生成能力,使得创建复杂的 3D 环境变得更加便捷。

  • 多模态输入:除了文本,用户还可以通过视频或 3D 提示符来引导 AI 生成所需的场景或物体。这意味着未来开发者可以更加直观地与 AI 合作完成项目。

 

该 AI 工具的真正创新之处在于其可以实时创建 3D 内容并与游戏玩法深度集成。这一功能将赋予玩家和开发者更大的创造自由,尤其是在开放世界和沙盒类游戏中。未来的 Roblox 体验将有可能是一个完全由 AI 生成、玩家实时影响的动态世界。Baszucki 描绘了一个设想的场景:例如在一个虚拟的 D&D 游戏中,游戏世界可以随着地牢主的描述而即时生成,玩家的每一个行动都能实时影响环境的变化。

 

尽管功能看起来十分令人兴奋,但 Baszucki 也提到,这项技术仍处于早期研发阶段,目前大约有 40 名员工专门从事这个项目的开发。尽管如此,短短三个月的开发已经展示了初步的效果。虽然目前展示的能力是在舞台上预录的演示,实际应用中的效果如何还需进一步验证。(@小互 AI)

 

4、夸克 AI 写作助手 CueMe,不仅能写长文还能模仿风格

 

CueMe 是夸克基于大模型自主研发的全新智能对话助手,AI 写作能力突出,支持不同体裁、不同篇幅的内容生成,最长可生成 2 万字的内容,用户现可通过 cueme.cn 或夸克 App 使用。

 

夸克表示,CueMe 针对不同细分体裁进行了充分的语料预训练,可支持上千种不同体裁的写作需求,包括研究报告、日常写作、课程论文、新媒体文案等等,并且还在持续扩展中。

 

此外,CueMe 还支持文风定制,用户可选择根据平台风格、语言风格或个人文章风格生成符合其个性化需求的内容。

 

据夸克官方介绍,CueMe 实现了三项关键技术突破 —— 长文本理解与生成、专业知识检索与增强、以及复杂多轮文创指令遵循。在此基础上,CueMe 从三个方向进行内容深度优化。

 

  • 首先是结构,对于研究报告等长文,高质量大纲生成是确保内容结构合理、逻辑清晰的关键。

  • 其次是引用素材时效性强、内容丰富。

  • 最后在生成内容中增加细节描述和鲜明观点,从而让生成内容不再「AI 痕迹明显」或者泛泛而谈(@IT 之家)

 

5、腾讯 GameGen-O 生成开放世界游戏的视频模型

 

 

 

来自香港和中国大陆大学的研究人员与腾讯一起开发了 GameGen-O,这是一种可以模拟开放世界视频游戏的人工智能模型。据研究小组称,GameGen-O 可以生成各种游戏元素,包括角色、环境、动作和事件。该模型还为研究人员所谓的“游戏模拟”提供了交互式控制。

 

这些并不是完全可玩的游戏,而是开发者可以用来快速创建原型并测试不同游戏元素的工具,而无需从头开始创建它们。

 

为了创建 GameGen-O,研究人员首先建立了一个名为“OGameData”的大型数据集,其中包括来自 100 多款现代开放世界游戏的处理数据。然后,他们分两个阶段训练模型:首先,它学会基于 OGameData 生成各种游戏内容。接下来,他们添加了一个“InstructNet”组件,以实现对生成内容的交互式控制。

 

研究人员认为,GameGen-O 是利用人工智能制作开放世界电子游戏的重要一步。通过结合“创造性生成与交互能力”,它展示了作为传统渲染技术替代品的潜力。

 

根据该团队的说法,GameGen-O 可以成为研究人员和开发人员的宝贵资源。它允许探索各种应用程序,例如为视频游戏,交互式控制和沉浸式虚拟环境开发人工智能。

 

最近,来自谷歌研究院、谷歌 DeepMind 和特拉维夫大学的研究人员展示了 GameNGen,这是一种人工智能系统,可以以每秒超过 20 帧的速度完全模拟和实时播放经典游戏《毁灭战士》。(@大模型 Daliy)

 

6、OpenAI o1 比博士还「聪明」,全球 11 位 AI 大咖怎么看?

 

「好评」阵营:

 

  • Sam Altman(OpenAI CEO):OpenAI o1 是迄今为止最强大的模型,尽管仍有缺陷,但其推理能力开创了 AI 的新范式。

  • Greg Brockman(OpenAI 总裁):o1 是通过强化学习训练的模型,改进了推理质量和解释性,虽然技术仍处早期,但展现了巨大潜力。

  • Jason Wei(OpenAI 研究员):o1 的思维链机制能够自适应地进行推理,在科学问题上表现出色,并重新定义了深度学习领域。

  • Jim Fan(英伟达高级科学家):这是自 Chinchilla 缩放定律以来最重要的进展,o1 突破了推理瓶颈,是 AI 领域的一大飞跃。

  • James Campbell(卡内基梅隆大学博士生):展示了 o1 在数学比赛中的出色表现,并认为它显著超越了 GPT-4。

 

「中差评」阵营:

 

  • Clement Delangue(HuggingFace CEO):批评称 o1 并不具备真正的「思考」能力,认为 OpenAI 夸大了它的智能,实际上是预测系统而非人类智能。

  • Gary Marcus(纽约大学教授):虽然认可 o1 的进展,但指出它距离 AGI 还很遥远,且没有完全取代 GPT-4 的表现,夸大了部分结果。

  • Ethan Mollick(沃顿商学院教授):认为 o1 在规划复杂问题上表现出色,但其智能仍依赖于 GPT-4,存在错误和局限性。

  • Aravind Srinivas(Perplexit CEO):认为单纯依赖大语言模型的推理不够可靠,建议结合代码执行和知识图谱来提升模型的实用性。(@LLM 大模型)

二、有态度的观点

1、Sam Altman:对 AI 大量的审查是有必要的

 

近日,OpenAI CEO Sam Altman 接受了美国著名主持人 Oprah Winfrey 采访,谈到了为何可以信任 AI 技术。Sam Altman 称,AI 技术的标准非常高,OpenAI 能做到最好的事情就是把这个技术交到人们手中,谈论它能或者不能做什么,将会发生什么,并向社会建议如何使用大模型,或者解释为何不发布一些技术,随着时间的推移建立起社会对 AI 的信任。

 

Sam Altman 认为,对 AI 技术大量的审查是非常有必要的。他也声称「每隔几天」就会和政府进行沟通,建立技术护栏,并让政府开始研究如何对 AI 系统进行安全测试。

 

Altman 也表示,他对 AI 将带来的好处感到非常兴奋,认为这是令人难以置信的,但也会带来一些坏处,因此 OpenAI 会尽可能减轻影响。他提醒 AI 技术会被滥用,每个人都需要认识到这点,不过他坚信 AI 带来的好处更多。( @APPSO)

 

写在最后:

 

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素材来源官方媒体/网络新闻

标签:EVI,AI,模型,生成,OpenAI,开发者,3D
From: https://www.cnblogs.com/Agora/p/18413759

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