承诺应用中“不使用生成式 AI”,Procreate 为何逆 AI 潮流而动?
承诺应用中“不使用生成式 AI”,Procreate 为何逆 AI 潮流而动?AI is not our future.
AI is not our future.
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。
一转眼,2024 年已经过半。我们不难发现,AI 尤其是 AIGC 领域出现一个越来越明显的趋势:文生图赛道进入到了稳步推进、加速商业落地的阶段,但同时仅生成静态图像已经无法满足人们对生成式 AI 能力的期待,对动态视频的创作需求前所未有的高涨。
谷歌作为全球领先的科技公司,在 AI 领域拥有深厚的积累和卓越的创新能力,在谷歌眼里,生成式 AI 带来了哪些机会?Google AI 是如何在谷歌产品中落地的?Google Cloud 提供了一系列工具和平台,如何帮助开发者构建和部署自己的专属 LLM 和 Agent?负责任的 AI 为企业带来哪些价值?