AI爱好者
一、📰 IBM 终于加入 AI 大战，Watson 要正面对抗 OpenAI
http://www.myzaker.com/article/645b15a78e9f091acf124b07
IBM推出了新一代AI和数据平台Watsonx，分为三款产品：Watsonx.ai、Watsonx.data和Watsonx.governance，能够满足多个领域的需求。据称Watsonx生成的内容比竞争对手更准确、数据安全性更负责任。
IBM表示，其团队与初创公司Hugging Face合作，整合了开源模型，使用精选的数据集。IBM希望通过Watsonx扳回在AI市场的领先地位。
二、🎁 OpenAI发布炸裂研究：让AI解释AI黑箱，人类无法理解，语言无法描述
https://wallstreetcn.com/articles/3688382
OpenAI新发布了一项研究成果，利用GPT-4解释了GPT-2的行为，发现AI可以理解AI，训练AI并创造新的AI。
OpenAI开发了一个工具，调用GPT-4来计算其他语言模型上神经元的行为，制定了一套评估流程进行解释并对匹配程度进行评分，最终对GPT-2的307200个神经元进行了解释，并将数据集与工具代码一起发布在GitHub上。虽然现阶段成绩不好，但OpenAI比较有信心。
三、📰 AI绘画风格调研-朋克风
https://juejin.cn/post/7231070518224830524
该内容介绍了通过AI绘画介绍了一种科幻风格绘画思路。其中提到的艺术风格包括biomechanical，并列举了艺术家Alex Horley Orlandelli和Bastien Lecouffe Deharme作品作为参考。同时，还提供了基础配置和绘画效果的示例。
四、🎁 从原理到应用，人人都懂的ChatGPT指南 | 京东云技术团队
https://juejin.cn/post/7231354632467169317
本文介绍了基于GPT模型的AI聊天产品ChatGPT的工作原理和关键技术。GPT是一种基于Transformer架构的大语言模型，可实现自然语言生成。
在处理对话过程中，GPT能够基于前文理解问题背景，这得益于Transformer架构中的自注意力机制。自监督学习是GPT模型最关键的部分，它利用海量的文本进行自学，让GPT具备预测上下文概率的基本能力。
五、📰 AI精准“算病”，将“癌症之王”扼杀在摇篮中
https://www.huxiu.com/article/1497844.html
来自哥本哈根大学和哈佛医学院等机构的科学家们通过训练一种名为CancerRiskNet的深度学习算法，开发出了一种预测患者患上胰腺癌风险的人工智能系统。
该系统可以在胰腺癌发生前3年推测出患病风险。这一发现为早期检测和预防胰腺癌提供了新的思路和方法，同时也能准确地锁定需要更频繁筛查和监测的“高危人群”，从而防患于未然。
六、📰 AI 生成歌曲的出现将给我们带来什么？
http://www.myzaker.com/article/645aebe08e9f0920ff03240c
一位抖音用户通过以德雷克和威肯的声音为训练模型，让人工智能生成了一首名为《我心可鉴》的说唱歌曲，该曲广受关注，但德雷克和威肯所属的环球音乐集团投诉后被下架。
AI生成歌曲的出现引发了对音乐“真伪”的讨论，以及音乐作品的写作工艺与审美机制问题。未来音乐创作及表演逐步摆脱人类主体的可能，判断音乐“真伪”的问题将成为关乎音乐本质的首要命题。
七、📰 孙燕姿、周杰伦任你点歌，AI歌手引版权争议
https://www.shobserver.com/staticsg/res/html/web/newsDetail.html?id=610921&sid=11
近期，AI音频技术的发展让AI唱歌成为可能，人们可以让喜欢的歌手声音输入AI进行训练，制作成模型后让TA为自己唱歌。例如，“AI孙燕姿”已成为最受欢迎的声音之一，翻唱作品点击量过百万。
不过，AI歌手仍面临版权争议，有业内人士表示，目前平台方和创作者主要通过声明AI作品且不作商用来实现免责。网上已经随处可见教学视频，博主仅需3分钟就可教学AI音频制作的全流程，人们可以直接下载一键启动包，输入合适的干声并训练声学模型，制作成一首AI歌手演唱的歌曲。
八、🎁 创造沉浸式多感官体验：Meta开源结合六种类型数据的AI模型
https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_23024180
Meta 公司发布了一款新的开源人工智能模型 ImageBind，将多种数据流联系在一起，包括文本、音频、视觉数据、温度和运动读数等。
该模型是将六种类型的数据连接起来，形成一个单一的多维指数，是生成式人工智能系统发展的方向之一，可以创造沉浸式多感官体验。该研究也使得机器距离人类同时、全面和直接从许多不同形式信息中学习的能力更近了一步。
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