震惊电影圈!好莱坞混了10年没出头,他把AI「烂片」做成23万粉爆款
震惊电影圈!好莱坞混了10年没出头,他把AI「烂片」做成23万粉爆款人类首个AI创作型导演诞生!Josh Wallace Kerrigan用GenAI工具,构建Neural Viz的外星宇宙,避免硬碰AI短板,转而实验伪纪录片形式。
人类首个AI创作型导演诞生!Josh Wallace Kerrigan用GenAI工具,构建Neural Viz的外星宇宙,避免硬碰AI短板,转而实验伪纪录片形式。
Karpathy可能给出了美国AI圈最保守的估计:「AGI还需等待10年。」相比于预测本身,美国AI自媒体节目「TBPN」主持人John Coogan更关心的是,当所有人都开始相信这个时间点,会带来怎样的影响。
我们长期把LLM当成能独闯难关的“单兵”,在很多任务上,这确实有效。
1.3千万亿,一个令人咂舌的数字。这就是谷歌每月处理的Tokens用量。据谷歌“宣传委员”Logan Kilpatrick透露,这一数据来自谷歌对旗下各平台的内部统计。那么在中文世界里,1.3千万亿Tokens约2.17千万亿汉字。换算成对话量,一本《红楼梦》的字数在70-80万左右,相当于一个月内所有人和谷歌AI聊了近30亿本《红楼梦》的内容。
Supermemory 已获得由 Susa Ventures、Browder Capital 和 SF1.vc 领投的 260 万美元种子轮融资。此轮融资还包括 Cloudflare 的 Knecht、谷歌人工智能负责人 Jeff Dean、DeepMind 产品经理 Logan Kilpatrick、Sentry 创始人 David Cramer 以及来自 OpenAI、
TwinMind的创始人Daniel George在JPMorgan工作时深深体验了这种痛点,当时他每天要参加无数个会议,于是他开发了一个脚本来录制音频、转录文本,并输入到ChatGPT中。神奇的事情发生了,随着时间的推移,ChatGPT开始真正理解他的项目,甚至能生成可用的代码。
近年来,文生图模型(Text-to-Image Models)飞速发展,从早期的 GAN 架构到如今的扩散和自回归模型,生成图像的质量和细节表现力实现了跨越式提升。这些模型大大降低了高质量图像创作的门槛,为设计、教育、艺术创作等领域带来了前所未有的便利。
1997年,Wolfgang Maass于Networks of spiking neurons: The third generation of neural network models一文中提出,由脉冲神经元构成的网络——脉冲神经网络(SNN),能够展现出更强大的计算特性,会成为继人工神经网络后的“第三代神经网络模型”[6]。
谷歌曾被OpenAI甩在身后,27岁小哥却凭一己之力成为谷歌AI的「流量密码」。他用硬核技术和贴心互动,成了开发者心中的知心大哥。
来自加州大学河滨分校(UC Riverside)、密歇根大学(University of Michigan)、威斯康星大学麦迪逊分校(University of Wisconsin–Madison)、德州农工大学(Texas A&M University)的团队在 ICCV 2025 发表首个面向自动驾驶语义占用栅格构造或预测任务的统一基准框架 UniOcc。