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AI快讯导览

1. OpenAI推出新工具识别DALL-E 3图片

2. AI如何解决日常工作困扰

3. OpenAI加入内容真实性联盟

4. 微软与OpenAI共同抗击AI虚假信息

5. Daloopa引领金融分析AI革命

6. Meta AI展示文化偏见生成图像

7. Wayve获英国最大AI融资

8. 揭秘抹香鲸交流“字母表”

9. OpenAI开发版权管理工具应对批评

10. AI闯入真人秀《The Circle》引发讨论

11. 提升领域适应性的RAFT方法新探索

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总结概要

OpenAI发布了一个能够检测图片是否由其DALL-E 3生成的工具,以应对AI伪造内容所带来的挑战。

关键要点

  1. 1. OpenAI的新工具能够高准确性地检测出DALL-E 3生成的图片。

  2. 2. 政策制定者因担心2024年选举中AI图片的影响而推动此类工具的发展。

  3. 3. 该工具加入了由微软和Adobe共同创立的行业组织,旨在为在线图片创建内容凭证。

  4. 4. OpenAI和微软启动了一个价值200万美元的“社会韧性”基金支持AI教育。

  5. 5. 工具在图片被修改(如截图或裁剪)后,准确率会有所下降。

  6. 6. 在某些条件下,如改变图片的色调,该工具的表现会进一步下降。

  7. 7. 不依赖于可以被移除的水印来识别图片是否由DALL-E 3生成。

AI如何解决日常工作困扰
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总结概要

AI工具已经解决了日常工作中让人头疼的问题,提升了工作效率和生活质量。

关键要点

  1. 1. AI会议助手能够转录、总结会议并整理行动事项。

  2. 2. AI增强的电子邮件客户端能够分析邮件内容,优化收件箱管理。

  3. 3. AI能够帮助重新书写邮件,保持内容的建设性和友好性。

  4. 4. 通过AI获得针对特定问题的技术支持和步骤指导。

  5. 5. AI辅助的学术研究和文档整理,提高了阅读和整理的效率。

  6. 6. AI自动化处理繁琐工作,如账单整理、数据清理等。

  7. 7. AI助力内容创作,提供素材和案例,增强创意思维。

OpenAI加入内容真实性联盟
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总结概要

OpenAI加入C2PA,共同打击AI生成内容的虚假传播。

关键要点

  1. 1. OpenAI加入美国的C2PA联盟,旨在识别和追踪AI生成的在线内容。

  2. 2. 此举是为了应对AI在选举期间影响内容形式的日益增长的担忧。

  3. 3. 印度选举委员会针对政治竞选中使用深度伪造技术发出警告。

  4. 4. 20家领先的技术公司签署协议,识别AI修改的政治内容。

  5. 5. C2PA倡议旨在开发标准,为内容附加“防篡改元数据”。

  6. 6. 公共政策领导者呼吁建立全球标准,帮助追踪AI生成内容。

微软与OpenAI共同抗击AI虚假信息
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总结概要

微软和OpenAI宣布成立200万美元基金,以应对AI和深度伪造内容对民主的威胁。

关键要点

  1. 1. 该基金旨在对抗利用AI和深度伪造技术欺骗选民,破坏民主的风险。

  2. 2. 今年将有记录的20亿人参与50个国家的选举,AI对选民的影响引起关注。

  3. 3. Google和Facebook等公司已开始通过限制软件回应来减少选举相关的虚假信息风险。

  4. 4. OpenAI推出了一款新的深度伪造内容检测器,用于识别其DALL-E图像生成器生成的假内容。

  5. 5. 微软和OpenAI的“社会韧性基金”将支持AI教育和素养提升,包括为50岁及以上的美国老年人提供培训。

  6. 6. 基金还将向包括老年人技术服务(OATS)和国际民主与选举援助研究所(International IDEA)在内的几个组织发放补助。

Daloopa引领金融分析AI革命
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总结概要

Daloopa通过AI技术革新金融数据处理,提高分析效率与准确性。

关键要点

  1. 1. Daloopa由前Point72分析师Thomas Li联合前Airbnb和Meta软件工程师Jeremy Huang和前微软工程师Daniel Chen创立。

  2. 2. 利用AI自动提取和组织财务报告及投资者演示文稿中的数据。

  3. 3. 在Serie B融资圈中成功筹集了1800万美元,由Touring Capital领投。

  4. 4. 主要服务于对冲基金、私募股权公司、共同基金以及投资银行等客户。

  5. 5. Daloopa的AI算法通过训练和优化,提高数据处理的准确性和效率。

  6. 6. 至今已筹资总额达4000万美元,计划扩大团队与加强产品研发。

Meta AI展示文化偏见生成图像
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总结概要

Meta AI的图像生成器在处理印度男性形象时表现出明显的文化偏见,频繁添加头巾。

关键要点

  1. 1. Meta AI在印度和其他国家广泛推出,旨在通过WhatsApp、Instagram、Facebook和Messenger服务提供AI聊天机器人功能。

  2. 2. 通过对Meta AI的测试发现,其生成的印度男性图像中,大多数人物被错误地添加了头巾。

  3. 3. 该偏见不仅限于特定场景或职业,几乎所有测试中的男性角色都被生成为佩戴头巾。

  4. 4. Meta对这一问题的回应称,正致力于改进其生成AI技术,以提供更准确的图像生成结果。

  5. 5. 该问题凸显出AI工具在处理多样文化背景时的挑战,以及需要更全面的数据集与测试过程来减少偏见。

Wayve获英国最大AI融资

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总结概要

Wayve成功获得1.05亿美元的C轮融资,致力于将其自动驾驶AI模型推广到全球汽车制造商和新型自动机器人制造商。

关键要点

  1. 1. Wayve是一家英国的自动驾驶创业公司,通过深度学习算法实现了无需激光雷达和雷达的自动驾驶。

  2. 2. 该公司完成了英国有史以来最大的AI融资,由SoftBank、NVIDIA和Microsoft领投。

  3. 3. Wayve计划将其自动驾驶模型销售给汽车制造商和新型自动机器人制造商。

  4. 4. 公司利用合作伙伴提供的数据训练其自驾车模型,并计划将来自不同车辆和市场的多样化数据应用于AI模型中。

  5. 5. Wayve的技术强调利用现有的车载GPU和摄像头系统,避免了高昂的额外硬件成本。

  6. 6. 此次大规模融资将资助Wayve扩大其在自动驾驶领域的产品开发和市场推广。

  7. 7. 公司的未来愿景是成为全球驾驶数据的最大持有者,进而推动自动驾驶技术的普及和安全性。

揭秘抹香鲸交流“字母表”
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总结概要

MIT CSAIL和Project CETI通过机器学习技术发现抹香鲸具有复杂的组合通讯系统。

关键要点

  1. 1. 研究揭示了抹香鲸点击声(codas)结构中之前未描述的变化。

  2. 2. 抹香鲸的coda类型不是随意的,而是形成了一种新发现的组合编码系统。

  3. 3. 通过分析8,719个抹香鲸coda数据集,利用机器学习技术深入理解鲸鱼交流。

  4. 4. 团队提出了抹香鲸的“音素字母表”,用于系统解释coda结构中观察到的可变性。

  5. 5. 研究表明,抹香鲸的声音交流形成了一个复杂的组合通讯系统,这在自然界中极为罕见。

  6. 6. 该发现可能证明了除人类语言外,抹香鲸的通讯提供了语言的双重模式概念的一个实例。

OpenAI开发版权管理工具应对批评
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总结概要

OpenAI正在开发一种叫做Media Manager的工具,以帮助内容创作者更好地控制其作品在AI训练中的使用。

关键要点

  1. 1. Media Manager允许内容创作者标识其作品并指定包括或排除于AI研究和训练的偏好。

  2. 2. OpenAI计划到2025年将该工具投入使用,同时与创作者、内容所有者和监管机构共同努力制定标准。

  3. 3. 工具的开发旨在解决通过网络公开数据训练AI的做法面临的版权批评。

  4. 4. 八家美国主要报纸因版权侵权问题起诉OpenAI,指控其未经授权使用文章训练AI模型并商业化。

  5. 5. OpenAI之前已提供艺术家作品的退出机制,允许网站所有者通过robots.txt标准控制内容是否可供AI模型训练。

  6. 6. OpenAI承认,目前的解决方案未能全面解决版权问题,特别是在内容被引用、混合或在不受控平台上重新发布的情况。

AI闯入真人秀《The Circle》引发讨论
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总结概要

《The Circle》真人秀中引入AI聊天机器人“Max”,作为参赛者探索AI在娱乐中的角色。

关键要点

  1. 1. “Max”是一个AI聊天机器人,以真人秀《The Circle》参赛者身份加入,引起观众和参赛者的关注。

  2. 2. 该AI通过模仿节目内的交流风格,成功地融入游戏,展现出与人类相似的交流能力。

  3. 3. 参赛者和观众初期对AI的人性化表现感到惊讶,但后来被揭露身份。

  4. 4. 制作组利用AI为节目增添新奇元素,同时探讨AI在现实生活中的潜在影响和角色。

  5. 5. 此次实验暴露了人们对AI仿真人类行为能力的兴趣和担忧,引发了关于AI在娱乐行业使用界限的讨论。

提升领域适应性的RAFT方法新探索
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总结概要

UC Berkeley研究团队通过RAFT方法,有效提升了语言模型在特定领域的适应性和生成质量。

关键要点

  1. 1. RAFT方法结合了检索增强生成和监督式微调的优势。

  2. 2. 使用了Meta Llama 2 7B模型进行实验,证明了RAFT的有效性。

  3. 3. RAFT通过先“学习”领域知识,再进行检索增强生成,提高了模型的准确性和鲁棒性。

  4. 4. 实验表明,模型在特定领域的语言生成和信息提取方面有显著改进。

  5. 5. 研究团队分享了使用Meta Llama进行微调的经验和建议,为未来的研究提供了 valuable insights。

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