本周要点汇总:
1、谷歌从模型到应用全面进击AI,PaLM2让Bard更强大,办公套装Workspace叫板Office。
2、3D建模大突破,OpenAI推出文本生成3D模型—Shap-E,生成3D模型从2分钟优化到100秒。
(资料图片仅供参考)
3、Meta开源 ImageBind 新模型,AI学会人类感知,图片是嫁接桥梁。
4、GPT4最强对手Claude史诗升级,解读百页资料仅需一分钟。
5、还有三种黑科技,AI超写实数字人为何凸显商业价值、AI更懂视频等内容。
1、谷歌从模型到应用全面进击AI
本周谷歌的I/O发布会备受瞩目,新品发布效果超出市场的预期。谷歌不仅仅发布了新模型PaLM2,还将AI全面接入办公套装Workspace,直接叫板Office。
值得关注的是,新推出PalM2模型有四种大小,包括Gecko、Otter、Bison和Unicorn。Gecko作为最轻量的版本,可以部署到移动端,易于微调各类细分模型,提供每秒处理20个token的能力。
此前大模型在边缘侧终端的应用主要是依靠API接口调用的方式,大模型的训练和推理仍在云端进行,对边缘侧终端及芯片形态更新没有太大需求。
轻量化Gecko版本,能够提供AIGC更为定制化、时延更低,安全性、隐私性更好的应用,开拓AI模型在终端芯片推理的场景,边缘侧智能终端以及SoC有望全面升级,进入新的更新换代周期。
见智研究认为:谷歌的PalM2模型推出,能够更好的驱动机器人Bard升级,不仅能够使用100中语言回复用户,多模态版本的Bard还更新了图像、编程、应用集成等功能;而且还在医学上被认达到临床专家水平。
此外,PalM2大模型的又一亮点就是全球首个支持移动端部署的大模型AI,被看做是点燃移动边缘端的Ai大模型竞赛。意味着大模型竞赛的路线现在已经从PC端拓展到手机和IOT领域。
从谷歌的研发力和生态的角度来看:
在AI基础设施上:A3虚拟机训练速度目前比其他设施快80%,成本低50%;Vertex AI平台能够给开发者提供多种基础模型,用于微调从而尽快得到专属模型。
在应用生态上:谷歌搜索推出Converse的生成式AI功能,不仅能够写邮件、写文案、做表格、PPT能力直接对标Office,而且在决定购买性价比更好的产品时候特别有用。
之后最值得关注的是谷歌将推出基于Bard的拓展插件,扩大机器人的应用场景,比如让Adobe 生成全新的图像,用REDFIN进行一个地区的所有房地产市场研究,购物、订酒店、找工作都不在话下。
2、3D建模重大突破,OpenAI推出文本生成3D模型—Shap-E
传统3D模型需要开发者进行手动建模,而Shap-E模型可以只用过自然语言的描述创建3D模型,极大的提高了创作的效率和质量。Shap-E模型可在GitHub上免费获得,并支持在PC上本地运行。下载完所有文件和模型后,不需要联网。最重要的是,它不需要OpenAI API密钥,完全免费。
见智研究认为:Shap-E应用于更常见的扩散模型,与此前发布的Point-E模型区别在于:Shap-E直接创建物体的形状和纹理,并采用称为神经辐射场(NeRF)的特征来克服早期模型的模糊性,使三维场景看起来像逼真的环境。Point-E是根据文本提示生成3D点云。
此外,每个Shap-E样本在单个NVIDIA V13 GPU上生成大约需要100秒,Point-E将花费多达两分钟的时间在同一硬件上渲染。因此Shap-E比Point-E运行效率更快。
但该模型也仍有一定的缺陷,比如它在组合概念方面的能力有限,未来通过收集或生成更大的带注释的3D数据集可能有助于解决这些问题。生成的样本通常看起来粗糙或缺乏细节,编码器有时会丢失详细的纹理。
虽然文字生成3D模型暂且比不上图片的呈现效果,但仍旧是未来一个重要的方向。
3、Meta开源ImageBind 新模型,AI学会人类感知
Meta在开源大模型的路上一骑绝尘,继两个月前开源LLaMA大模型之后,再次于5月9日开源了一个新的AI模型—— ImageBind。这个模型与众不同之处便是可以将多个数据流连接在一起,包括文本、图像/视频和音频、视觉、IMU、热数据和深度(Depth)数据。这也是业界第一个能够整合六种类型数据的模型。
见智研究认为:ImageBind无需针对每一种可能性进行训练,而是直接预测数据之间的联系的方式类似于人类感知。
ImageBind 通过图像的绑定属性,将每个模态的嵌入与图像嵌入对齐,即图像与各种模式共存,可以作为连接这些模式的桥梁,例如利用网络数据将文本与图像连接起来,或者利用从带有 IMU 传感器的可穿戴相机中捕获的视频数据将运动与视频连接起来。这对于多模态发展来说具有重大意义。
4、GPT4最强对手Claude史诗升级,解读百页资料仅需一分钟
据Anthropic官方介绍,升级后的Claude-100k版本,对话和任务处理能力双双得到极大提升。一方面,是“一次性可处理文本量”的增加,另一方面则是“记忆力”的增加。
见智研究认为:此前大模型都存在对读取超长文本的困难,而Claude-100k打开此该领域的天花板,GPT-4也不过才做到3.2万token,而Claude-100k能做到一次记忆10万token;能学习论文、几小时的博客、财报等等都不在话下,更重要的是它不仅能通读全文总结其中的要点,还能进一步完成具体任务,如写代码、整理表格等。本次更新对于机器文本学习来说是重大跃迁。
1、 AI艺人、女友商业价值显现
本周AI女友Caryn、“AI孙燕姿”都爆火出圈;无论是和网友谈恋爱收费每分钟1美元 ,还是永生艺人,都让数字人的商业价值备受瞩目。
见智研究认为:AI虚拟人、数字人商业价值的提高,本质原因是AI让建模数字人的成本大幅降低。此前,CG建模数字人的制作周期通常需要1-2个月,报价在百万元左右不等,而现在AI建模技术的快速迭代,让3D写实数字人的价格降至千元级别。这也是为什么该应用能够快速进行推广的核心原因。
2、AI看视频:检索关键字,精准卡位时间点
Twelve Labs能够做到让AI读懂视频,并且通过关键字搜索的方式从视频中提取特征,例如动作、对象、屏幕上的文本、语音和人物。
见智研究认为:此功能必然是视频创作者的福音,能够让机器批量检索大量视频,并且精准定位所需要的视频画面,效率非常高。此功能是将视频中的信息逐一定义为向量,从而实现快速检索的功能。
3、 4D渲染—实现高清动态还原
Synthesia Research 发布HumanRF(运动中人类的高保真神经辐射场),通过视频输入来捕捉运动中人的全部外观细节,能够让合成的视频更加高清,从4MP的分别率升级到12MP运行。HumanRF极大的解决了摄像机拍摄后进行高分辨率视频合成的困难。
见智研究认为:4D高清合成的突破性,对于视频创作来说具有重大意义。当下看到可以应用场景包括电影制作、电脑游戏或视频会议等,边界还能够不断拓展到超写实数字人的视频生成领域。
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