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多模态AI领域的最新进展：（ChatGPT + DALLE 3）+（Google BARD + Extensions）等等……

Published October 7, 2023 by 四海吧

多模态人工智能是结合各种数据类型（模态），例如文本、图像、视频、音频等，以达到更好性能的人工智能领域。大多数传统的人工智能模型是单模态的，即只能处理一种数据类型。它们经过训练，算法仅针对该模态进行优化。ChatGPT是一个单模态人工智能系统的例子。它使用自然语言处理来理解和提取文本数据的含义。此外，它只能产生文本输出。 相反，多模态人工智能系统能够同时处理多个模态，并产生多种输出类型。使用GPT-4的ChatGPT付费版本就是多模态人工智能的一个例子。它不仅可以处理文本，还可以处理图像，并且可以处理各种文件类型，如PDF、CSV等。 在本文中，我们将讨论该领域最新的进展。 ChatGPT + DALLE 3 DALLE 3是OpenAI的最新文本到图像技术进展，是人工智能艺术领域的一大进步。该系统对用户提示的上下文理解能力有所提升，可以更好地理解用户提供的细节。 来源：https://openai.com/dall-e-3 从上面的图像中，我们可以清楚地看到该模型能够捕捉到提示的所有细节，创建出符合输入文本的综合图像。 DALLE·E 3直接集成到ChatGPT中，实现了无缝协作。当给出一个创意时，ChatGPT可以轻松地为DALLE·E 3生成特定的提示，赋予用户的概念以生命。如果用户希望对图像进行调整，他们只需用几句话询问ChatGPT即可。 用户可以向ChatGPT请求帮助，创建DALLE·E 3可以用来生成艺术作品的提示。尽管DALLE·E 3仍然可以处理用户的特定请求，但借助ChatGPT的帮助，人工智能艺术创作变得更加易于接触。 Google BARD + 扩展 BARD是由Google开发的对话型人工智能工具，最近通过扩展功能得到显著增强。这些改进使BARD能够与各种Google应用和服务进行连接。通过扩展，BARD可以从您的日常Google工具中获取和显示相关信息，如Gmail、Docs、Drive、Google Maps、YouTube、Google Flights和酒店。 即使所需信息涉及多个应用和服务，BARD也能提供帮助。例如，计划去大峡谷旅行时，用户现在可以要求BARD从Gmail中查找日期，提供当前航班和酒店详情，在Google地图上提供去机场的指示，甚至在同一对话中分享关于目的地活动的YouTube视频。…

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Google Bard的最新进展提高了逻辑和推理能力

Published June 9, 2023 by 四海吧

在一个令人兴奋的突破中，由Google开发的语言模型Bard在其逻辑和推理能力方面正在迈出重要的一步。通过一种名为隐式代码执行的革命性技术，Bard正在提高其在数学任务、编码问题和字符串操作方面的熟练度。此外，Bard还推出了一个新的导出功能，允许用户将生成的表格无缝地转移到Google Sheets。Bard的最新进展遵循系统1和系统2思维的概念，这使得所有这些都成为可能。让我们探讨一下这些进展如何转变Bard的解决问题的能力。 还可阅读：Google AI的DIDACT永久性地改变了软件开发 Bard的演进：数学任务和编码问题 通过隐式代码执行的整合，Bard已经在数学任务和编码问题方面释放出了其潜力。这种开创性的技术使Bard能够识别计算提示并在后台执行代码，从而获得更准确的响应。将其自然语言处理的能力与逻辑代码执行相结合，Bard增强了处理复杂问题解决场景的能力。 简化数据管理：导出到Google Sheets Bard向用户需求响应推出了一个新的导出操作，当Bard作为其响应的一部分生成表格时，用户可以直接将其无缝导出到Google Sheets。这个功能简化了数据管理，使用户能够轻松地组织和分析信息。这使得Bard在各个领域成为了更有价值的工具。 还可阅读：Google Sheets的前5个人工智能工具 系统的结合：利用系统1和系统2思维 从人类智能的二分法中汲取灵感，Bard的进步与心理学家丹尼尔·卡尼曼所描述的“系统1”和“系统2”思维的概念相一致。系统1代表快速、直觉和不费力的思维，而系统2则代表缓慢、深思熟虑和费力的推理。像Bard这样的传统语言模型运行在系统1之下，产生快速但肤浅的响应。为了增强推理和逻辑能力，Bard现在融入了系统2思维的元素。 语言和代码的交响曲：隐式代码执行 通过融合大型语言模型（系统1）的优势和传统代码（系统2）的力量，Bard在响应准确性方面经历了一次变革性的升级。利用隐式代码执行，Bard检测到需要逻辑代码的提示，后台执行它，并使用结果生成更精确和有洞察力的响应。内部挑战数据集已经证明，在基于计算的单词和数学问题的准确性方面，计算机的准确性提高了约30%。 还可阅读：Google向Google Colaboratory添加了AI编码机器人Codey 接受限制：Bard的持续增长 虽然这些进展标志着重大的进步，但Bard承认完美并不保证。可能存在Bard不为提示响应生成代码、生成不正确的代码或从其响应中排除执行的代码的情况。尽管如此，这些增强功能代表了Bard成为更可靠和有用的工具的重大步伐，为寻求结构化、逻辑驱动的解决方案的用户提供了更全面和准确的体验。 还可阅读：Google I/O 2023中发生的所有事情？ 我们的观点 通过隐式代码执行和增强的推理能力，Bard已经准备好更精确地处理数学任务、编码问题和字符串操作。通过将语言模型和传统代码的优势结合起来，Bard为问题解决开辟了新的可能性，并为用户提供了更全面和准确的体验。随着Bard的不断发展，它为AI动力工具的进一步发展奠定了基础。它为未来应用中的语言和逻辑的无缝集成铺平了道路。

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揭秘语言模型中的逆向缩放

Published December 25, 2023 by 四海吧

一个重要的方面是要考虑到反比例缩放问题，这可能会影响更大的LLM的表现虽然这可能会带来挑战，但也为改进和优化提供了机会通过解决这个问题，我们可以增强这些模型的整体能力，使它们更有效地处理各种任务这些潜在的改进突显了更大的LLM在人工智能领域的价值和潜力

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这篇AI论文揭示了生成型AI模型的网络安全意义-风险、机遇和伦理挑战

Published December 13, 2023 by 四海吧

生成型人工智能（GenAI）模型，如ChatGPT、Google Bard和Microsoft的GPT，已经革新了人工智能互动。它们通过创建多样化的文本、图像和音乐等内容来改变多个领域，影响着沟通和问题解决。ChatGPT被数百万人迅速接受，反映了GenAI融入日常数字生活，改变了人们对人工智能的认知和互动方式。它能够理解和生成类似人类对话的能力，使得更广泛的受众更容易接触和理解人工智能，显著改变了人们的感知。 GenAI模型的发展状况迅速演进，从GPT-1到最新的迭代版本如GPT-4，每一次迭代都展示了在语言理解、内容生成和多模态能力方面的重大进展。然而，这种进化也带来了一些挑战。这些模型日益复杂的特性带来了伦理问题、隐私风险和恶意实体可能利用的漏洞。 在这方面，最近有一篇论文对GenAI，尤其是ChatGPT的网络安全和隐私影响进行了全面的探讨。它揭示了ChatGPT中存在的可能践踏伦理边界和侵犯隐私的漏洞，这些漏洞可能被恶意用户利用。该论文指出了类似GenAI工具的潜在威胁，如越狱、反向心理和提示注入攻击，展示了这些工具可能带来的潜在威胁。它还探讨了网络罪犯如何滥用GenAI进行社会工程攻击、自动化攻击和恶意软件创建的问题。此外，它还讨论了利用GenAI的防御技术，强调了网络防御自动化、威胁情报、安全代码生成和伦理准则等来加强系统防御，抵御潜在攻击。 作者广泛探讨了操作ChatGPT的方法，讨论了像DAN、SWITCH和CHARACTER Play这样的破解技术，旨在覆盖限制并绕过伦理约束。他们强调了如果这些方法被恶意用户利用，可能导致有害内容的生成或安全漏洞。此外，他们详细介绍了一些令人担忧的情景，如果不受限制地使用ChatGPT-4的能力，可能会突破互联网的限制。他们深入探讨了提示注入攻击，展示了像ChatGPT这样的语言模型中的漏洞，并提供了使用ChatGPT生成攻击载荷、勒索软件/恶意软件代码和影响CPU的病毒的示例。这些探索突显了重大的网络安全问题，说明了类似ChatGPT这样的AI模型在社会工程、网络钓鱼攻击、自动化攻击和多态恶意软件生成方面的潜在滥用。 研究团队探索了ChatGPT在网络安全方面的几种应用： – 自动化：ChatGPT通过分析事件、生成报告和提供防御策略来协助SOC分析师。 – 报告：根据网络安全数据生成易于理解的报告，帮助识别威胁和评估风险。 – 威胁情报：处理大量数据以识别威胁、评估风险并推荐缓解策略。 – 安全编码：帮助在代码审查中检测安全漏洞并建议安全编码实践。 – 攻击识别：通过分析数据描述攻击模式，有助于理解和防止攻击。 – 伦理准则：生成AI系统伦理框架的摘要。 – 增强技术：与入侵检测系统集成，提高威胁检测能力。 – 事件响应：提供及时指导并创建事件响应手册。 – 恶意软件检测：通过分析代码模式来检测潜在恶意软件。…

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10种使用自主AI代理自动化任务的方法

Published December 8, 2023 by 四海吧

介绍 在技术的动态领域中，自主人工智能代理已经成为具有变革性的实体，在重新塑造我们与数据和人工智能互动的方式。当我们深入探索这个迷人的领域时，很明显这些代理不仅仅是程序，它们代表着将人工智能融入我们日常生活的范式转变。本文将介绍您今天可以使用的10个最重要的自主人工智能代理。请继续阅读，了解这些人工智能代理可以为您做什么。 什么是自主人工智能代理？ 自主人工智能代理是高级人工智能系统，能够独立运行并执行任务，而不需要持续的人类干预。这些代理利用机器学习和自动化来分析、学习和执行各种领域的任务。它们可以从简单的任务自动化工具扩展到能够理解自然语言，做出决策并随着时间的推移适应新信息的复杂系统。自主人工智能代理在革新技术与支持各种日常任务的交互方式中发挥着重要的作用。 自主人工智能代理如何工作？ 您是否一直想知道自主人工智能代理到底是做什么以及它们如何能够自己完成任务？这些先进的人工智能模型被设计成将复杂的指令或目标分解为更小、更简单的任务，并以结构化的方式执行它们。它们还能自动化某些任务并循环运行。以下是大多数自主人工智能代理的基本工作流程。 定义任务：首先，人工智能代理根据清晰的指示、截止日期和优先级创建任务。 任务优先级排序：然后，它们使用人工智能算法根据紧急性和重要性对任务进行排序。 自动化任务：它们将重复性任务委托给人工智能模型以实现高效执行。 监控进展：在设置流程和执行任务后，它们实时跟踪这些任务的进展并接收更新。 交互：这些代理通过自然语言命令轻松创建、修改和管理任务。 顶级自主人工智能代理 以下是10个最重要的自主人工智能代理及其描述、优点和示例。 1. AgentGPT AgentGPT是一个功能强大且可定制的开源自主代理。它能够执行各种任务，例如规划旅行、撰写电子邮件和生成创造性的文本格式，并且可以通过添加其他功能和功能来定制。AgentGPT无需编码即可使用，您只需添加名称和目标，然后点击部署即可创建代理。它通过将复杂任务分解为较小的子任务来工作。然后，它使用迭代提示来以最小的人类参与实现主要目标。 优点 节省时间和精力：AgentGPT可以自动化其他需要您大量时间和精力完成的任务。 提高生产力：通过自动化任务，您可以释放更多时间关注更重要的事情。 更有趣：通过自动化您认为乏味或枯燥的任务，它可以帮助您更加有趣。 更具创造力：它还可以通过生成新的想法和可能性来帮助您更具创造力。 示例 规划夏威夷之旅：AgentGPT可以帮助您计划一次详细的夏威夷之旅，包括寻找航班、住宿和活动。 撰写电子邮件：它可以帮助您撰写电子邮件，包括编写主题、正文和签名。 生成诗歌：您甚至可以使用AgentGPT根据特定的押韵方案和格律生成诗歌。…

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「前40+个创造性AI工具（2023年12月）」

Published December 6, 2023 by 四海吧

ChatGPT – GPT-4 GPT-4是OpenAI最新的LLM，比之前的版本更有创意、准确和安全。它还具有多模态能力，即能够处理图像、PDF、CSV等格式文件。通过引入代码解释器，GPT-4现在可以运行自己的代码，避免产生幻觉并提供准确的答案。 Bing AI Bing AI由OpenAI的GPT-4模型推动，可以遍历网络提供准确答案。它还具有根据用户提示生成图像的功能。 GitHub Copilot GitHub Copilot是一款分析代码并提供即时反馈和相关代码建议的AI代码补全工具。 DALL-E 2 DALL-E 2是由OpenAI开发的文本到图像生成工具，根据用户的提示创建原创图像。它被设计用于拒绝不恰当的用户请求。 Cohere Generate Cohere Generate利用人工智能的潜力提升业务运营。它为电子邮件、落地页、产品描述和其他各种需求提供个性化内容。 AlphaCode AlphaCode由DeepMind开发，能以竞争水平编写计算机程序。 Adobe Firefly Firefly是一款图像生成和编辑工具，以其基于提示生成准确性而闻名。它包括广泛的图像修改功能，包括内容类型、颜色、音调、光照和构图工具。…

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Pika 1.0：一种新的视频创作AI模型

Published November 30, 2023 by 四海吧

在一个被生成AI所迷住的世界中，专门从事以AI为动力的视频创作的初创公司Pika，在由风投公司Lightspeed Venture Partners主导的最新一轮融资中获得了5500万美元的惊人资金。这笔资金的涌入与Pika 1.0的推出相一致，Pika 1.0是一套赋能于视频拍摄的创新工具，旨在改变视频创作的格局。Pika的旅程仅仅开始了六个月，已经吸引了50万用户，每周生成数百万个视频。 Pika 1.0发布 Pika的雄心目标是简化视频制作，从而开发出了Pika 1.0，配备有生成AI模型，能够编辑各种风格的视频，例如“3D动画”、“动漫”和“电影”。这个创新平台从隐秘模式中出现，引入了一种工具，可以扩展视频长度、转换风格，甚至使用AI编辑内容，比如改变衣着或添加人物。现在的问题是，Pika 1.0是否真的能够彻底改变通常复杂且资源密集的视频创作过程？ Pika的竞争优势 在充斥着像Runway和Stability AI这样的竞争对手的领域，Pika通过承诺提升视频编辑体验的功能使其与众不同。值得注意的是，Pika 1.0提供了扩展视频画布或宽高比的能力，为用户提供了前所未有的创作自由。随着这个平台为广泛的可用性做好准备，Google和Meta等行业巨头也在暗示他们将进入生成AI视频工具领域。 Lightspeed对Pika的信心 尽管竞争激烈，但风投公司Lightspeed Venture Partners在Pika和Stability AI两家公司的投资者中表达了对Pika的转型潜力的信心。代表Lightspeed的Michael Mignano认为，Pika的技术基础和对创造力的早期热情使其在民主化高质量视频创作方面成为领导者。这一认可表明，Pika可能确实在重塑人们如何将自己的故事进行视觉分享方面发挥关键作用。 生成AI的兴起潮流 Pika的快速增长反映了对于各类应用中生成AI的需求飙升。根据IDC的数据，生成AI的投资从今年的160亿美元预计将在2027年飙升至1,430亿美元。尽管在2023年，生成AI仅占整体AI支出的9%，但该公司预计在未来五年内将显著增至28%。这一趋势不仅限于专业人士，最近的一项调查显示，Z世代越来越喜欢使用生成AI工具。 还可阅读：Google的BARD现在可以“观看并回答关于YouTube视频的问题” 挑战与未来展望 随着生成AI的发展，未来面临着一些挑战。2023年O’Reilly的报告指出，26%的企业AI采用者正在初步试点生成AI，并面临着从意外结果和安全问题到公平、偏见和隐私问题的种种担忧。该行业还受制于难以确定商业用例和有关AI生成内容的法律复杂性。…

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探索对OpenAI模型的开源替代品

Published November 29, 2023 by 四海吧

介绍 11月在人工智能领域发生了许多重大事件。从GPT存储的推出，到GPT-4-turbo的发布，再到OpenAI的惨败，这一切都引发了一个重要的问题：封闭模型和背后的人员有多可靠？当你在生产中使用的模型因为一些内部公司事件而崩溃时，这将会是一次不愉快的经历。这对于开源模型来说并不是一个问题。您对部署的模型拥有完全控制权。您对数据和模型都有主权。但是是否可以用GPT代替开源模型？值得庆幸的是，许多开源模型已经达到或超过了GPT-3.5模型的性能。本文将探讨一些性能最佳的开源LLMs和LMMs替代方案。 学习目标 讨论开源大型语言模型。 探索最先进的开源语言模型和多模态模型。 对大型语言模型进行轻量化介绍。 了解在本地和云端运行LLMs的工具和服务。 本文作为数据科学博文马拉松的一部分发表。 什么是开源模型？ 当模型的权重和架构是自由可用的时，我们称之为开源模型。这些权重是大型语言模型的预训练参数，例如Meta的Llama。这些通常是基础模型或未经调优的原始模型。任何人都可以使用这些模型，并将其在自定义数据上进行微调，以执行下游操作。 但是它们是否是真正的开源？数据呢？由于有关版权内容和数据敏感性的种种问题，大多数研究实验室都不会公开发布训练基础模型时所使用的数据。这也涉及到模型的许可问题。每个开源模型都有类似于任何其他开源软件的许可证。许多基础模型（例如Llama-1）配有非商业许可证，这意味着您不能使用这些模型来赚钱。但是像Mistral7B和Zephyr7B这样的模型配有Apache-2.0和MIT许可证，可以在任何地方使用而不会有顾虑。 开源替代方案 自从Llama发布以来，开源领域一直在追赶OpenAI模型。迄今为止，取得了令人鼓舞的成果。在GPT-3.5发布一年内，我们已经拥有了参数更少但在性能上与GPT-3.5相媲美甚至更好的模型。但是GPT-4仍然是执行从推理和数学到代码生成等各种一般任务的最佳模型。进一步观察开源模型领域的创新和资金支持的步伐，我们很快将会有越来越接近GPT-4性能的模型。现在，让我们讨论一些出色的开源模型的替代方案。 Meta’s Llama 2 Meta在今年7月发布了他们最好的模型Llama-2，并因其令人印象深刻的能力而迅速走红。Meta发布了四个不同参数规模的Llama-2模型，分别是Llama-7b、13b、34b和70b。这些模型在各自的类别中足以击败其他开源模型。但是现在，诸如mistral-7b和Zephyr-7b等多个模型在许多基准测试中优于较小的Llama模型。Llama-2 70b仍然是其类别中最好的之一，可以作为GPT-4在摘要、机器翻译等任务上的替代品。 Llama-2在许多基准测试中表现优于GPT-3.5，并且能够接近GPT-4，使其成为GPT-3.5甚至在某些情况下是GPT-4的一个有价值的替代品。以下图表是由Anyscale提供的Llama和GPT模型的性能比较。 有关Llama-2的更多信息，请参阅HuggingFace上的博客。这些LLM经过微调后在自定义数据集上表现良好。我们可以对模型进行微调，以在特定任务中发挥更好的性能。 不同的研究实验室也发布了经过微调的Llama-2版本。这些模型在许多基准测试中显示出比原始模型更好的结果。这款经过微调的Llama-2模型，Nous-Hermes-Llama2-70b，由Nous Research经过超过300,000个自定义指令进行了微调，使其比原始的meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf更好。 查看HuggingFace的排行榜。您可以找到比原始模型效果更好的经过微调的Llama-2模型。这是开源模型的优点之一。根据需求，可以选择多种模型。 Mistral-7B Mistral-7B发布以来，它已成为开源社区的宠儿。它的性能要远远优于同类模型，并接近GPT-3.5的能力。这个模型可以在许多情况下替代Gpt-3.5，比如摘要、改写、分类等。…

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