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保姆级教程!教你打造自己的AI孙燕姿;全程使用AI工具设计一款桌游

保姆级教程!教你打造自己的AI孙燕姿;全程使用AI工具设计一款桌游插图
保姆级教程!教你打造自己的AI孙燕姿;全程使用AI工具设计一款桌游插图1
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大模型技术与应用思考导图:跟着大佬做判断

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王咏刚,创新工场CTO,技术撰稿人,有数个知名出版作品。他结合自己在AI领域投资、深度孵化和创业的丰富经验,分享了自己对AI技术最新应用场景的思考。

第一部分围绕GPT等通用大语言模型,讲解典型应用场景、应用范式、开发范式这几个层面的思考逻辑;第二部分围绕多模态AI模型,列举一些典型的多模态路径、多模态学习中目前存在的技术挑战、有趣或典型的应用场景等等 ⋙ @王咏刚

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OpenAI 放出最新 Text-to-3D 模型 Shap·E:公开论文、模型和代码!

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5月5日,OpenAI悄悄发布了Shap·E 模型,并发布了研究论文和 Github 开源代码,展示了过文本提示创建3D模型的研究进展。

Shap·E 是 一种 Text-to-3D 模型,即将文本描述转换为三维模型。该领域一直被认为是 Generative AI 的下一颗明珠,各大厂也在进行相关的探索和创新。

OpenAI 总裁与联合创始人 Greg Brockman 也激情发推庆祝。我们可能还有1-2个月就能看到Text-to-3D打印机啦,将文本转换为实体物体 ⋙ 论文[1] | GitHub[2] | 中文解读

Salesforce 推出对话式人工智能 Slack GPT:进一步实现企业业务流程自动化

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5月5日,全球排名第一的CRM厂商 Salesforce 在美国纽约召开 World Tour NYC 大会,讨论生成式AI如何赋能企业。

会上,Salesforce 发布了类 ChatGPT 产品 SlackGPT,并集成到旗下 Slack 等产品中,为客户和员工配备专属AI助手,将数据分析、内容总结、自动生成文本等重复琐碎的工作流程实现自动化。据悉,SlackGPT 主要由 OpenAI 提供技术支持 ⋙ SlackGPT Waitlist[3] | 新闻报道[4] | 中文解读

阿里智能媒体服务进行「数字人」公测:4种数字人形象免费试用

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阿里云也推出了自己的「数字人」产品,并开放公测。根据说明文档,公测期间官方提供4种数字人形象供免费试用。

添加数字人模拟真人播报的过程,也非常简单:在素材区添加基于文字或语音驱动的数字人,根据实际需求配置参数,然后单击发起数字人并生成视频,数字人会在合成结束后加入视频轨中 ⋙ 官方说明文档[5]

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AI工作流 | 全程使用AI工具设计一款桌游:飞越极限

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说明:只介绍项目落地过程中的工具组合与使用方法,不代表推荐产品,请谨慎消费

创作者团队使用ChatGPT、New Bing、Segment Anything、Adobe Firefly等AI工具,开发了一款名为「飞越极限 (Flying Limit)」的 2-4 人策略桌游。

在游戏中,玩家扮演奇幻世界中的飞行生物驯养师,通过操控飞行生物在赛道上竞速,并利用升级卡对自己的飞行生物进行强化或对对手造成干扰。

游戏的所有元素均由AI打造,因此有着独特的游戏玩法和美术元素,风格与想象力也天马行空,构建了有着天马行空般想象力的奇幻世界。

1. chatgpt::通过自然语言生成的游戏规则

2. New Bing:通过自然语言绘制的卡牌和图案

3. Segment Anything:对图案进行切割,来组成卡牌

4. Adobe Firefly:对文字图案等内容进行排版和设计 ⋙ 桌游设计过程与效果

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搭建基于 LLM 的客服系统的实践:基于清华大模型 ChatGLM-6B 完成6类任务

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随着 ChatGPT 和 GPT-4 等强大生成模型出现,自然语言处理任务方式正在逐步发生改变:或许未来我们不再为每个具体任务去 finetune 一个模型,而是基于同一个大模型对不同任务设计其独有的 prompt,以解决不同的问题。

因此,作者基于清华开源大模型 ChatGLM-6B,构建了一个公司的客服系统,并使用代码完成以下6个任务,来展示详细过程。

 任务1:客服打招呼任务 (已完成)

 任务2:实现交谈任务分类 (已完成)

 任务3:实现交谈内容相似度任务 (已完成)

 任务4:实现交谈内容结构化提取任务

 任务5:实现本地知识库和网络搜索的增强任务

 任务6:实现自动化任务

系列简介

0. 环境说明

1. ChatGLM-6B介绍

2. 硬件需求:最低 GPU 显存

3. 环境安装:使用 pip 安装依赖

4. API部署 ⋙ 原文[6]

任务1:客服打招呼任务

1. 首先定义role的prompt,让模型知道自己的角色

2. 然后再描述一下客户的基本信息

3. 最后加上命令,生成完整的prompt,发给模型 ⋙ 原文[7]

任务2:实现交谈任务分类

1. 根据场景定义好分类

2. 按照业务场景预先生成分类的例子

3. 构建 prompt 作为 pre_history 送到模型参数中

4. 把要做分类的句子输给模型,模型根据要求进行分类,并输出 ⋙ 原文[8]

任务3:实现交谈内容相似度任务

1. 根据场景选择一些常用的对话

2. 按照业务场景预先生成对话比对的例子 (比对目标最好是内设场景对话)

3. 构建 prompt 作为 pre_history 送到模型参数中

4. 把要做分类的句子输给模型,模型根据要求进行比对,并输出是还是不是 ⋙ 原文[9]

目前,作者发布了3个任务的实现细节,ShowMeAI将与大家共同关注系列更新进展。

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人类可能只是AI演化过程中的一个过渡阶段:AI教父最新MIT万字访谈

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前几日 AI教父Hinton离开谷歌并表态AI很危险、后悔曾经的研发工作等,这在人工智能圈引起了轩然大波。5月3日,在麻省理工技术评论 (MIT Technology Review) 一场半公开的分享会上,Hinton 完整地讲述了他对AI所有的恐惧和担忧:

一旦AI在人类灌输的目的中生成了自我动机,那以它的成长速度,人类只会沦为硅基智慧演化的一个过渡阶段。

人工智能会取代人类,它有能力这么做,在当下的竞争环境下也没有什么办法限制它,因此这只是一个时间问题。

Hinton 觉得我们也许还有希望限制住AI的军备竞赛和无序发展,尽管他对此并没有信心。因此他站了出来,讲述这些很难察觉的潜在危险,让更多人能通过他的呼吁,了解人类所处的历史位置和当下的艰难处境,并期望能引发一些改变。

希望大家能够听到这有些飘渺,但实际已在切近的警报 ⋙ 访谈视频 & 中文解读 | MIT 英文报道[10]

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教你打造属于自己的AI孙燕姿:AI歌手模型使用及训练保姆级课程

最近AI歌手很火啊!歸藏分享了他使用 So-VITS-SVC 项目包来推理和训练的详细全过程,并分享了所有的资料包和使用教程。

最终「AI孙燕姿」唱了一首「爱得太迟」,还挺不错!

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第一部分:使用模型

如果只想使用别人训练好的模型尝鲜,那么只看这部分就可以了。

1. 原始声音处理。准备一段高品质、清晰的演唱音频,并去掉背景音乐提取人声

2. 推理过程。启动 webui.bat 并使用推理功能,选择模型与配置文件,加载模型后勾选「聚类f0」「F0均值滤波」两个选项,并通过音频转换生成音乐

3. 音轨合并。下载当前生成的干声音频,并于第1步剥离的伴奏音频进行合成,就可以生成带有一首非常不错的歌曲啦!当然加上图片就可以生成视频~ ⋙ 阅读全文

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第二部分:训练模型

1. 数据准备。准备质量比较高、人声比较清晰声音素材,并对素材进行格式转换、半轴分离、文件分割等处理

2. 模型训练。识别数据集、数据预处理、设置参数、开始训练,并获得模型保存的结果

3. 音轨合并。回到上方第3步的同样操作 ⋙ 阅读全文

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参考资料

[1]

Shap·E 论文: https://arxiv.org/abs/2305.02463[2]

Shap·E GitHub: https://github.com/openai/shap-e[3]

SlackGPT Waitlist: https://openai.com/waitlist/slack[4]

Slack GPT could soon attend Huddles so you don’t have to: https://www.theverge.com/2023/5/4/23711468/slack-salesforce-slackgpt-generative-ai-llm-chatgpt-openai[5]

阿里「数字人」公测: https://help.aliyun.com/document_detail/2249316.html[6]

搭建基于 LLM 的客服系统的实践: https://zhuanlan.zhihu.com/p/626232785[7]

任务1:客服打招呼任务: https://zhuanlan.zhihu.com/p/626234226[8]

任务2:实现交谈任务分类: https://zhuanlan.zhihu.com/p/626416551[9]

任务3:实现交谈内容相似度任务: https://zhuanlan.zhihu.com/p/627333923[10]

Video: Geoffrey Hinton talks about the “existential threat” of AI: https://www.technologyreview.com/2023/05/03/1072589/video-geoffrey-hinton-google-ai-risk-ethics/

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