本周的真正新闻是关于新的大型语言模型即将推出或已经推出的消息。

Google宣布Gemini 1.5现已在180多个国家推出,拥有100万个令牌的上下文窗口,相当于约75万个单词。这个扩大的上下文窗口是对之前模型的重大改进。开发者现在可以通过API访问Gemini 1.5来构建应用程序。

作为回应,OpenAI宣布改进后的GPT-4 Turbo模型现已通过API提供,并正在ChatGPT中推出。虽然细节有限,但据报告它在编码和数学方面的表现优于之前的版本。

开源世界也在不断发展。Stability AI发布了Stable LLM2,这是一个120亿参数的模型。与此同时,Anthropic悄悄发布了一个新的220亿参数的专家混合模型Mixr 8X 22B,作为种子文件下载。

Google还宣布了新的开源Gemma模型 - 一个针对编码进行微调的模型,以及一个为高效研究而设计的模型。此外,Meta预计将发布备受期待的LLaMA 3模型,据传它在能力上与GPT-4不相上下,但是是开源的。

这一系列大型语言模型的发布宣告,在这个领域创新的步伐正在加快,无论是闭源还是开源模型,都在不断推动着可能性的边界。

看来所有主要的科技公司在构建大型语言模型时,都在努力减少对Nvidia GPU的依赖。Nvidia目前主导着用于AI训练的GPU市场,但Google、英特尔和Meta都推出了自己的定制AI芯片。

Google在Google Cloud Next活动上推出了Axion处理器。英特尔推出了Gaudi 3 AI芯片,据称其能效比Nvidia的H100 GPU高40%。Meta宣布了第二代MTI(Meta Training and Inference)加速器芯片,声称其性能比第一代提高3倍。

与此同时,在Nvidia今年早些时候的GTC活动上,他们宣布了下一代Nvidia Blackwell芯片,据称其计算能力是当前H100 GPU的4倍。这表明Nvidia在AI训练的原始计算能力方面仍然遥遥领先。

虽然Google、英特尔和Meta的这些定制芯片旨在减少对Nvidia的依赖,但它们是否真的能赶上Nvidia最新的进步还有待观察。开发最强大和最高效的AI硬件的竞争正在激烈进行。

在Google Cloud Next活动期间,这家科技巨头推出了几款令人兴奋的AI驱动视频创作工具,有望改变这个行业。

Image-In 2:Google的回应是Dolly和Firefly等工具,Image-In 2不仅可以生成静态图像,还可以生成短动画GIF和视频片段。这些文本到实时图像的功能使用户能够轻松创造出引人入胜的循环视觉效果。

Google Vids:被描述为一种"PowerPoint风格"的视频生成器,Google Vids使用AI根据脚本或提示创建幻灯片式视频。生成的视频模仿专业演示软件的美学,使其成为创建精致的AI驱动视频内容的有价值工具。

Magic Time:由一个研究团队开发的Magic Time是一个专门的视频生成器,专注于创造高质量的延时摄影视频。用户只需提供一个提示,就可以生成视觉上令人惊叹的延时视频,如植物生长或建筑项目。开源代码和Hugging Face演示使Magic Time可供实验和集成到各种视频工作流中。

这些AI驱动的视频工具展示了生成能力的快速进步,赋能创作者简化视频制作流程,探索新的创意领域。随着技术的不断发展,这些AI驱动的视频生成器对内容创作格局的影响势必会很重大。

根据记录,美国国会已经提出了一项新法案,旨在强迫人工智能公司披露他们用于训练生成式AI模型的受版权保护的素材。关键要点如下:

• 该法案将要求AI公司在发布AI模型至少30天前,提交一份关于他们使用的受版权保护素材的报告。

• 这被视为提高透明度的举措,因为一些最大的科技公司,如Google、微软和Meta,可能不愿意披露他们用于训练的数据。

• 有人担心这些强大的公司可能会游说反对该法案,以阻止其通过。

• 这项拟议的立法是在对大型语言模型的训练数据日益受到审查的背景下提出的,据报道OpenAI可能使用了超过100万小时的YouTube视频来训练GPT-4。

• 该法案旨在解决AI公司在训练数据使用方面缺乏透明度的问题,这些数据可能包括来自各种来源的受版权保护的素材。

一家卡牌游戏开发商最近大量投资了AI辅助艺术,向一位AI艺术家支付了9万美元来生成卡牌艺术。虽然"AI艺术家"这个术语可能存在争议,但这种方法突出了AI在大规模创造高质量内容方面的潜力。

开发商发现,没有人类艺术家能够匹配AI生成图像的质量。然而,这个过程不仅仅是按下按钮让AI完成工作。开发商随后使用Photoshop和其他图像编辑工具对AI生成的图像进行润色和细化,确保颜色、一致性和整体风格符合所需的美学。

这种方法展示了AI辅助艺术的力量,AI生成初步概念,人类艺术家则对其进行润色和完善,以达到所需的结果。通过利用AI,开发商能够有效地创造大量卡牌图像,同时仍然保持所需的艺术感和质量控制。

这一成功案例突出了AI在创意行业中的日益重要的角色,它可以作为一种强大的工具来增强和提升人类艺术家的工作,而不是完全取代他们。随着AI技术的不断进步,我们可以期待看到更多这种AI辅助艺术的例子,人机协作将带来创新和高质量的创意输出。