阿里云【AI24小时】2024年7月5日

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阿里云【AI24小时】2024年7月5日

阿里云AI24小时 2024-07-05 17:25:05 7456
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1. 2024 WAIC首日精华:AI行业大咖共论大模型应用与未来 >>

2024年世界人工智能大会(WAIC)在上海举行,尽管遭遇近40度的高温,但参会热情不减。首日便有19场论坛和数百位AI领域的学术界、产业界代表参与,讨论焦点集中在AI应用的落地问题上。大会没有过多讨论AI颠覆世界的理论,而是着重于如何利用大模型技术为现实世界带来实际价值。 以下是部分与会AI行业大咖的观点摘要:

  • 周伯文:强调了对AI安全的投入远落后于对AI性能的投入,目前只有1%的资源被投入到安全考量上。
  • 姚期智:讨论了AI风险的三个来源,并强调了控制AI的重要性,同时不能破坏AI的潜力。
  • 李彦宏:提出避免陷入“超级应用陷阱”,强调智能体作为AI应用的方向,并认为搜索是智能体分发的最大入口。
  • 傅盛:对生成式AI是否为通向通用人工智能的道路表示疑问,认为智能涌现是一个灰盒状态。
  • 安德雷斯·韦思岸:强调人与AI不同之处在于人类的好奇心和审美。
  • 王坚:认为GPT的潜力还未被完整探索,并强调人工智能的机会不仅仅属于大公司。
  • 张平安:讨论了AI创新与云端算力需求释放的创新关系。
  • 井贤栋:指出大模型落地面临的三大难题,并通过专业智能体的深度连接,AI能带来服务的代际升级。
  • 徐立:认为应用是AI“超级时刻”的关键,并提出走向广泛应用的三大突破点。
  • 孟樸:强调终端与云端的紧密结合对推动生成式AI规模化扩展的重要性。
  • 闫俊杰:讨论了降低模型错误率的重要性,并认为大模型降价是一个正向的趋势。
  • 张鹏:提出大模型的核心突破在于多模态能力,并强调降价不是长久之计。

大会反映了AI行业对于大模型技术应用落地的共同关注和期待,以及对AI技术未来发展的深入思考。

2. 快手可灵视频生成大模型:能否成为中国的Sora?>>

快手公司发布了一款AI视频模型——可灵,其性能在一些方面超越了Sora,这是一款在国际上备受认可的文生视频模型。业内人士如猎豹移动董事长傅盛对可灵的评价非常高,认为它在技术路线和训练数据质量上都非常突出,并且在物理规律还原、运动合理性、概念组合能力和想象力方面表现出色。

可灵模型的功能在6月21日得到了进一步增强,新增了图生视频和视频续写等功能,使得产品功能更加丰富。尽管可灵在国内AIGC领域并没有像其他大模型那样的知名度,但其实际表现超出了业内预期,显示出技术到产品转化的新路径。

然而,从技术惊艳到广泛应用和成功商业化还有很长的路要走。可灵面临的风险和挑战包括大规模应用的时间需求、算力支持的充足性、以及商业化计划的制定等。尽管在内测中表现出色,但可灵的全面公测和商业化应用仍需时间。

在AI领域,资本和创业方对大模型的态度复杂,一方面有对技术潜力的乐观,另一方面也有对成本和市场接受度的担忧。尽管如此,可灵的成功被视为快手在AI领域的战略布局和深耕视频内容的结果。

可灵的商业化潜力被一些券商研究机构看好,认为其能够为媒体、广告、教育、培训、娱乐和社交媒体行业带来变革。但目前,快手尚未公布可灵的商业化计划,也没有对外提供API,表明可灵对快手近期业绩的贡献有限。

快手对可灵的未来展望可能更侧重于赋能自有生态中的创作者,降低视频创作门槛,吸引更多用户参与内容生产。尽管可灵给行业带来了新希望,但要实现短期营收增长,仍需克服多方面的挑战和时间的考验。


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1. Meta 3D Gen:1分钟生成高质量3D资产,革新3D创作生态 >>

Meta公司推出了一款名为Meta 3D Gen(简称3DGen)的文生3D模型,这一技术在3D创作领域具有潜在的革命性影响。3DGen能够在短短1分钟内根据文本提示词快速生成高质量的3D资产,其速度是现有其他系统的3到10倍。这一技术的关键特点之一是支持基于物理的渲染技术(PBR),这使得AI生成的3D资产能够更自然地与物理世界互动,对于创建逼真的影像和环境至关重要。

3DGen的生成过程分为两步:首先使用AssetGen模型生成基础的3D形状和纹理,然后利用TextureGen模型生成更高质量的纹理,优化结果。在Meta进行的测试中,3DGen在提示词忠实度、纹理质量、几何性质和图像质量上都获得了高度评价。

除了速度快,3DGen还支持人工3D网格输入,允许艺术家在已有的3D网格基础上应用AI生成的多样纹理,快速提升作品质量。此外,3DGen的PBR技术支持确保了生成的3D形象在静态和动态下都能保持高度真实性。

Meta通过社交媒体X分享了3DGen的演示视频,展示了其生成效果和功能,引起了网友的广泛关注和讨论。许多网友认为3DGen将改变游戏开发行业的规则,甚至可能用于3D打印等领域。

然而,这项技术的发展也引发了对3D建模职业未来的讨论。尽管3DGen可能提高3D艺术家的生产力,但它也可能减少对某些类型常规3D资产创建的需求,促使创作者可能需要更专注于AI难以复制的创意方向或更复杂的定制工作。


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