视觉语言模型（VLM）这项 AI 技术所取得的突破令人振奋。它提供了一种更加动态、灵活的视频分析方法。VLM 使用户能够使用自然语言与输入的图像和视频进行交互，因此更加易于使用且更具适应性。这些模型可以通过 NIM 在 NVIDIA Jetson Orin 边缘 AI 平台或独立 GPU 上运行。本文将探讨如何构建基于 VLM 的视觉 AI 智能体，这些智能体无论是在边缘抑或是在云端都能运行。
随着 Canva 积极推出生成式 AI 功能，部分订阅服务的价格明年将大幅上涨。Canva Teams（一款支持添加多个用户的商业订阅服务）的全球客户在某些情况下可能会看到价格上涨 300% 以上。Canva 表示，由于生成式 AI 工具为平台增加了“扩展的产品体验”和价值，因此价格上涨是合理的。
两天前， 国内 AI 独角兽 MiniMax 重磅发布的视频生成模型video-01，因其能够生成超逼真的人类视频，特别是在手部动作的精准模拟方面表现卓越，迅速引起了业界的广泛关注。这款 AI 工具的问世标志着生成式 AI 领域的又一次重要突破。但它到底表现如何呢？
在当今人工智能领域，大语言模型及其相关工具正在迅速发展，涵盖了编程、数据库、检索引擎、聊天机器人、生成式 AI 工具、模型 API、开发框架和平台等各个方面。
今年 3 月份，英伟达 CEO 黄仁勋举办了一个非常特别的活动。他邀请开创性论文《Attention Is All You Need》的作者们齐聚 GTC，畅谈生成式 AI 的未来发展方向。
经历过「千模大战」的喧嚣，一年半之后，生成式 AI 的应用层创新终于步入爆发期。
Fidelity-Scalability-Controllability-Accessibility （真实度-可扩展性-可控性-可用性）是生成式 AI 领域一个很好的研究方法论。会有更多像AnimateDiff这样的技术推动视频生成的广泛应用。
生成式 AI 碰撞上自动驾驶技术，会产生怎样的火花？过去，生成式 AI 在业界已经被用来解决自动驾驶的长尾问题。目前，学界开始尝试在算法仿真领域引入多 Agent 数据集来增强仿真的效果。
构建生成式 AI 应用，现在只需要几分钟。
做最有挑战的事：把生成式 AI 送到每个人手上。
