Мир ИИ бурлит от захватывающих разработок, и достижения в технологии преобразования текста в видео особенно примечательны. Две новые модели, "Dream Machine" от Luma AI и "Gen 3 Alpha" от Runway, выделяются как впечатляющие претенденты в этой быстро развивающейся области.

Модель "Dream Machine" от Luma AI позволяет пользователям генерировать потрясающие видео из текстовых или визуальных подсказок. Уровень детализации и физически обоснованных взаимодействий в получаемых видео поистине поразителен, с персонажами, объектами и средами, органично сливающимися воедино. Хотя модель все еще испытывает трудности с некоторыми аспектами, такими как отображение текста и морфинг, общее качество является значительным шагом вперед в области преобразования текста в видео.

"Gen 3 Alpha" от Runway - еще одно впечатляющее дополнение к сфере преобразования текста в видео. Модель демонстрирует широкий спектр возможностей, от создания реалистичных людей и существ до генерации детализированных сцен с изощренным освещением, отражениями и движением камеры. Сравнение с предыдущей работой Sora подчеркивает впечатляющие достижения последнего предложения Runway.

Эти новые модели не только расширяют границы того, что возможно в генерации текста в видео, но и поднимают планку для открытых альтернатив. Отсутствие легкодоступных открытых моделей преобразования текста в видео, способных конкурировать с возможностями этих закрытых предложений, представляет захватывающую возможность для дальнейших инноваций и сотрудничества в сообществе ИИ.

По мере развития области преобразования текста в видео, влияние этих достижений на различные отрасли, от развлечений до образования, обещает быть трансформирующим. Способность бесшовно переводить идеи в визуально захватывающий контент обладает огромным потенциалом, и дальнейший прогресс в этой области, несомненно, будет захватывающим и вдохновляющим.

Runway, пионерская компания в революции преобразования текста в видео, только что объявила о выпуске третьей версии своей прорывной модели генерации видео на основе ИИ, Gen3 Alpha. Это последнее издание демонстрирует впечатляющие достижения, обеспечивая уровень реализма и последовательности, который расширяет границы того, что возможно в видео, сгенерированном с помощью ИИ.

Представленные примеры демонстрируют исключительные возможности Runway Gen3. От бесшовной интеграции парика на лысую голову мужчины до реалистичных движений гибрида дракона и тукана, модель демонстрирует поразительную способность сочетать реальное и фантастическое. Внимание к деталям поражает, при этом физика силовых кабелей поезда и отражения в окне автомобиля демонстрируют глубокое понимание физического мира.

Одним из особенно впечатляющих аспектов является прямое сравнение с Sora, ведущей моделью преобразования текста в видео. Runway Gen3 держит свои позиции, демонстрируя результаты, сопоставимые, если не превосходящие, предыдущий отраслевой стандарт. Этот уровень конкуренции является свидетельством быстрого прогресса в этой области.

Примечательно, что ландшафт открытых моделей преобразования текста в видео остается скудным, при этом Runway Gen3 и его закрытые аналоги возглавляют эту гонку. Надежда заключается в том, что вскоре появится открытая модель, обеспечивая более широкую доступность и дальнейшее стимулирование инноваций в этой захватывающей области.

В целом, Runway Gen3 представляет собой значительную веху в эволюции генерации видео на основе ИИ. Уровень реализма, последовательности и внимания к деталям, продемонстрированный в примерах, поистине примечателен, устанавливая новый стандарт для отрасли. По мере дальнейшего развития технологии, возможности для контента, генерируемого с помощью ИИ, обещают расширяться экспоненциально.

Недавние объявления Apple об ИИ вызвали много путаницы и дезинформации. Давайте расставим все по своим местам:

• Apple разработала собственную модель ИИ с 3 миллиардами параметров, которая работает локально на ее устройствах. Эта модель обеспечивает различные задачи, такие как Siri и другие возможности ИИ на устройстве.

• Для более сложных запросов, требующих более широких знаний, Apple будет предлагать пользователю отправить запрос в ChatGPT, который принадлежит и управляется OpenAI. Однако это всего лишь вызов API, а не глубокая интеграция.

• Вопреки распространенному мнению, OpenAI не питает и не глубоко интегрирован в основные ОС и функциональные возможности ИИ Apple. У Apple есть собственная проприетарная облачная модель ИИ для этих задач.

• Партнерство с OpenAI ограничено обработкой определенных запросов, связанных с "мировыми знаниями", которые не может решить локальная модель Apple. Это небольшая часть общих возможностей ИИ, объявленных Apple.

• Подход Apple, заключающийся в использовании собственной мощной модели ИИ на устройстве и выборочном использовании возможностей OpenAI, является стратегическим шагом для сохранения контроля и конфиденциальности над данными и взаимодействиями пользователей.

В целом, объявления Apple об ИИ демонстрируют их приверженность разработке надежных, ориентированных на конфиденциальность решений на основе ИИ, которые могут справляться с широким спектром задач локально, при этом выборочно используя внешние ресурсы ИИ, когда это необходимо. Этот сбалансированный подход был неправильно понят многими, что привело к необоснованным опасениям и дезинформации.

NVIDIA недавно выпустила огромную модель на 340 миллиардов параметров, называемую Nitron 4 340B. Эта модель является частью семейства моделей, оптимизированных для платформ NVIDIA Nemo и Tensor RT. Nitron 4 340B включает в себя передовые модели инструкций и вознаграждений, а также набор данных для обучения генеративного ИИ.

Основная цель этой модели - служить основой для обучения более мелких моделей. Генерируя синтетические данные, Nitron 4 340B может помочь компаниям и исследователям, у которых нет доступа к большим проприетарным наборам данных, более эффективно конкурировать. Это значительный прорыв, поскольку компании, такие как OpenAI, платили значительные суммы за приобретение данных из различных источников, включая Reddit.

С помощью Nitron 4 340B разработчики теперь могут генерировать собственные синтетические данные для обучения более мелких моделей, потенциально выравнивая игровое поле и позволяя большему числу организаций участвовать в гонке ИИ. Открытый характер этой модели также делает ее доступной для более широкой аудитории, дополнительно демократизируя разработку передовых систем ИИ.

Хотя у автора пока не было возможности протестировать эту модель, он с нетерпением ждет возможности исследовать ее возможности и потенциальные применения в ближайшем будущем. Способность генерировать высококачественные синтетические данные может иметь далеко идущие последствия для разработки моделей ИИ в различных отраслях.

Исследования из Стэнфорда представили новый подход, называемый "человек-плюс", который позволяет роботам следовать и клонировать человеческие движения в режиме реального времени. Эта система использует одну RGB-камеру для захвата движений человека, которые затем переводятся в соответствующие робототехнические действия.

Основные особенности этой системы включают:

• Клонирование движений человека в режиме реального времени, включая сложные задачи, такие как бокс, игра на пианино, пинг-понг и многое другое.
• Использует политику всего тела для точного воспроизведения движений человека и взаимодействия с окружающей средой.
• Использует компоненты открытого оборудования, включая руки Inspire Robotics, тело робота Unry Robotics H1, моторы Dynamixel и веб-камеры Razor.
• Полностью открытая конструкция, позволяющая легко воспроизводить и дальше развивать систему.

Этот инновационный подход демонстрирует потенциал роботов для плавной интеграции и имитации человеческого поведения, открывая путь к более естественным и интуитивным взаимодействиям человека и робота. Используя силу слежения в реальном времени, эти робототехнические системы могут расширять свои возможности и адаптироваться к широкому кругу задач и сред.

"Человек-плюс" представляет собой значительный шаг вперед в области робототехники, демонстрируя впечатляющий прогресс в преодолении разрыва между возможностями человека и машины.

DeepMind и исследователи из Гарварда создали виртуального грызуна, управляемого нейронной сетью ИИ, что позволило им сравнивать реальную и моделируемую нейронную активность. Эта прорывная работа представляет собой значительный шаг к пониманию сложных механизмов работы мозга млекопитающих.

Исследователи использовали глубокое обучение с подкреплением для обучения модели ИИ управлять биомеханически точной моделью крысы. Благодаря этому они смогли получить представление о нейронных процессах, лежащих в основе поведения крысы, таких как ее движения и принятие решений.

Эта виртуальная симуляция грызуна не только предоставляет ценный инструмент для нейробиологических исследований, но и поднимает интригующие вопросы о потенциале масштабирования таких симуляций. Если исследователям удается успешно смоделировать нейронную активность крысы, что может быть возможно при моделировании более сложных мозгов млекопитающих, включая человеческий мозг?

Имплications этого исследования выходят за рамки нейробиологии. По мере того, как мы продолжаем расширять границы искусственного интеллекта, способность создавать виртуальные модели, точно имитирующие биологические системы, может иметь далеко идущие применения в таких областях, как робототехника, медицина и даже разработка более продвинутых систем ИИ.

В целом, эта работа DeepMind и Гарварда представляет собой захватывающее продвижение в нашем понимании мозга млекопитающих и потенциале использования управляемых ИИ симуляций для раскрытия его секретов.

Объявление OpenAI о присоединении к совету директоров бывшего генерала армии США Пола М. Накасоне преподносится как шаг к привлечению экспертизы в области кибербезопасности мирового класса. Однако это решение вызывает опасения по поводу возможного регуляторного захвата.

В то время как OpenAI позиционирует назначение Накасоне как способ укрепить свои возможности в области кибербезопасности, это также можно рассматривать как стратегический шаг для углубления связей с силовыми структурами, включая АНБ и военных. Это может быть истолковано как попытка оказать влияние и потенциально сформировать регуляторный ландшафт, окружающий разработку и развертывание ИИ.

Сообщение о том, что у OpenAI есть команда из 40 человек, занимающаяся лоббированием в Вашингтоне, дополнительно подкрепляет идею регуляторного захвата. Это свидетельствует о том, что компания активно работает над навигацией в политической и регуляторной среде, потенциально отдавая приоритет собственным интересам перед более широкими общественными проблемами.

Кроме того, слухи о том, что Сэм Альтман рассматривает возможность преобразования OpenAI в коммерческую структуру, вызывают вопросы