介绍 AI语音克隆风靡社交媒体。它开启了创造性的无限可能。你肯定在社交媒体上看过名人梗或AI语音配音。你想知道它是如何完成的吗？当然，许多平台提供像Eleven Labs这样的API，但我们能否免费使用开源软件来实现呢？答案是肯定的。开源界有TTS模型和嘴唇同步工具，用于实现语音合成。因此，在本文中，我们将探索用于语音克隆和嘴唇同步的开源工具和模型。 学习目标 探索用于AI语音克隆和嘴唇同步的开源工具。 使用FFmpeg和Whisper转录视频。 使用Coqui-AI的xTTS模型进行语音克隆。 使用Wav2Lip进行视频嘴唇同步。 探索该技术的实际用例。 本文作为 数据科学博客马拉松 中的一部分发表。 开源栈 正如你已经了解的，我们将使用OpenAI的 Whisper，FFmpeg，Coqui-ai的xTTS模型和Wav2lip作为我们的技术栈。但在深入代码之前，让我们简要讨论一下这些工具。同时感谢这些项目的作者。 Whisper：Whisper是OpenAI的自动语音识别（ASR）模型。它是一个使用超过650k小时的各种音频数据和相应转录进行训练的编码器-解码器变压器模型。这使其在多语言转录方面非常强大。 编码器接收音频段的对数梅尔频谱图，每个编码器块使用自注意力机制来理解音频信号的不同部分。解码器然后接收编码器的隐藏状态信息和学习的位置编码。解码器使用自注意力机制和跨注意力机制预测下一个标记。最终，它输出代表识别文本的一系列标记。有关Whisper的更多信息，请参考官方存储库。 Coqui TTS：TTS是Coqui-ai的开源库。它包含多个文本到语音模型。它具有端到端模型，如Bark、Tortoise和xTTS，频谱图模型如Glow-TTS、FastSpeech等，以及声码器如Hifi-GAN、MelGAN等。此外，它提供了一个统一的API用于推断、微调和训练文本到语音模型。在这个项目中，我们将使用xTTS，一个端到端的多语言语音克隆模型。它支持16种语言，包括英语、日语、印地语、普通话等。有关TTS的更多信息，请参考官方TTS存储库。 Wav2Lip：Wav2Lip是一个用于“A Lip Sync Expert Is All You Need for…
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人工智能已经彻底改变了音乐行业利用AI创作工具，创作者们可以生成免版税音乐，而生成式AI流媒体产品则提供了永不停止的情绪分类播放列表供用户欣赏AI生成的歌曲，利用“模仿音乐”和以另一种AI声音演唱著名艺术家的歌曲，已成为新闻中的热门话题
Leave a Comment我与Greg Coquillo进行了一次引人入胜的对话，他是一位备受认可的LinkedIn顶级声音，高级产品经理和AI初创公司的投资者我当然抓住了这个机会来深入探讨关键…
Leave a Comment想象一个可以与自己说话的世界。事实上，你的声音可以是任何你想要的 – 这一切现在都可以通过Voicemod AI实现。这个创新的平台正在改变我们对数字通信的看法，为用户提供了从头开始创建定制AI声音的能力。无论是为了游戏、内容创作还是虚拟互动，Voicemod正在为个性化音频体验设立新的标准。 声音革命 借助人工智能的力量，用户现在可以轻松打造属于自己独特的声音，无需专业设备或专业知识。这种声音创作的民主化是一个改变游戏规则的创举，为定制和创造力带来了无尽的可能性。 以社区为中心的方法 Voicemod创新的核心是强调社区合作。该平台鼓励用户分享他们的创作成果，营造一种协作环境，让每个人都可以贡献和受益。这种以社区为驱动的模式不仅增强了用户体验，还通过集体的参与和反馈推进了技术的进步。 适用于各种场合的声音 无论你是一个希望脱颖而出的直播者，还是一个希望完全沉浸其中的游戏玩家，亦或是一个喜欢尝试声音实验的人，Voicemod的AI都适合你。这项技术满足了各种需求和偏好，确保每个用户都能找到他们完美的声音匹配。 安全与伦理 伟大的力量伴随着伟大的责任，Voicemod也不例外。该公司致力于对其技术进行道德使用，采取措施防止滥用和保护用户隐私。这种负责任的态度对于保持信任并确保该平台成为一个安全的创意表达空间至关重要。 另请阅读：2023年最佳语音克隆软件前十名 我们的观点 Voicemod的AI声音创作工具证明了技术的令人难以置信的进步以及其增强我们数字生活的潜力。通过让用户掌握自己的声音身份，Voicemod不仅仅是改变游戏规则；它正在重新定义我们在虚拟世界中的连接和交流方式。展望未来，很明显Voicemod的AI声音将继续在声音技术的演进中扮演关键角色。
Leave a Comment华盛顿大学和微软的研究人员引入了一个前沿的概念：通过先进的机器学习算法推动的具有语义听觉能力的降噪耳机。这一创新赋予佩戴者选择他们希望听到的声音，同时消除其他所有听觉干扰的能力。 团队详细阐述了推动他们创新努力的核心障碍。他们强调了现有降噪耳机的问题，强调它们无法具备鉴别和隔离环境中特定声音所需的实时智能能力。因此，实现佩戴者听觉体验与他们的视觉感知之间的无缝同步成为一个关键问题。任何对听觉刺激的处理延迟都被视为不可接受；它必须几乎瞬间发生。 与主要专注于消除传入声音或过滤特定频率的传统降噪耳机不同，这一开创性的原型采取了一种不同的方法。它使用了一个分类系统来处理传入声音，允许用户通过选择他们想要听到的声音来个性化他们的听觉体验。 原型的潜力通过一系列试验得到了证明。从在吸尘器噪音中进行对话，到忽视街头喧闹，专注于鸟鸣，甚至在保持警觉听取交通喇叭声时减轻建筑杂音。该设备通过消除环境噪音促进冥想，除了一个标志着结束的闹钟声。 实现快速声音处理的关键在于充分利用用户的智能手机这一更强大的设备，而不仅仅是集成在耳机中。这一设备承载着一个专门设计用于双耳声音提取的神经网络，研究人员表示这是一个开创性的壮举。 在实验过程中，该团队成功地使用了20个不同的声音类别，证明了他们基于Transformer的网络在连接的智能手机上仅需6.56毫秒就能执行。在新颖的室内和室外情景中进行的真实世界评估证实了概念验证系统在提取目标声音的同时保留其双耳输出中的空间线索的效果。 这项降噪技术领域的开创性进展有着广阔的应用前景，可以提升不同环境中用户的体验。通过让个人实时定制他们的听觉环境，这些下一代耳机超越了之前的限制。随着团队继续完善这一创新并准备发布代码，个性化音景触手可及的未来前景似乎更加接近现实。
Leave a Comment智能系统复制和理解人类行为的不断发展已经在计算机视觉和人工智能（AI）的互补领域取得了重大进展。机器学习模型正获得极大的流行度，弥合了现实和虚拟之间的差距。虽然在计算机视觉领域，3D人体建模受到了广泛关注，但从语音和身体动作中建立起3D空间音频的任务仍然是一个讨论的话题。关注点始终在于人体的视觉保真度。 人类感知是多模式的，它将听觉和视觉线索结合起来来理解环境。为了营造在3D世界中存在和融入感，精确模拟与视觉画面相对应的3D声音是至关重要的。为了应对这些挑战，上海人工智能实验室和Meta Reality Labs Research的研究人员团队引入了一个模型，为整个人体产生准确的3D空间音频表示。 该团队分享了提议的技术使用头戴式麦克风和人体姿态数据来精确合成3D空间音效。案例研究聚焦于将增强现实和虚拟现实（AR/VR）结合在一起的远程呈现场景，用户使用全身化身进行沟通。以头戴麦克风的主观音频数据和用于给化身赋予动画的身体姿势数据作为输入的例子已被用来进行研究。 当前的声音空间化方法假设声源已知且在那里被不受干扰地捕获。所提议的方法通过使用身体姿态数据来训练一个多模态网络，区分各种噪音源并产生精确的空间化信号来解决这些问题。身体周围的声音区域是输出，七个头戴式麦克风的音频和被试的体态构成了输入。 该团队进行了经验评估，证明了当用适当的损失函数进行训练时，该模型能够可靠地生成由身体运动引起的声场。该模型的代码和数据集可在互联网上公开使用，促进了这一领域的开放性、可重复性和进一步的发展。GitHub存储库可以在https://github.com/facebookresearch/SoundingBodies访问。 该团队总结了该工作的主要贡献： 引入了一种独特的技术，使用头戴麦克风和身体姿态为人体呈现出逼真的3D声场。 分享了一项全面的经验评估，强调了体态和精心设计的损失函数的重要性。 该团队分享了他们制作的新数据集，将多视角人体数据与345个麦克风阵列的空间音频录音相结合。
Leave a Comment在一个科技奇迹不断涌现的时代，一项引人注目的突破从澳大利亚研究人员的实验室中浮现出来——声音触控这项开创性的技术承诺重新定义视力障碍人士的辅助设备领域由悉尼科技大学、悉尼大学和…研发的一个勤奋的团队打造
Leave a Comment一项研究确定了咳嗽特征，可以帮助评估COVID-19的严重程度，并实现对呼吸道疾病患者的长期监测
Leave a Comment语音识别是自然语言处理领域中最近开发的技术之一。研究科学家还为文本到语音生成的AI模型开发了大型语言模型。很明显，AI在语音质量、表情、人类行为等方面可以达到与人类相似的结果。但是尽管如此，这些模型仍然存在问题。这些模型在语言多样性方面较少。在语音识别、情感等方面也存在一些问题。许多研究人员意识到了这些问题，并发现这是由于模型使用的数据集较小造成的。 改进工作已经开始，PlayHT团队推出了PlayHT2.0作为这个案例研究的解决方案。这个模型的主要优点是它使用了多种语言并处理了大量的数据集。这也增加了模型的大小。NLP中的Transformers也在实施这个模型中扮演了重要角色。该模型处理给定的转录并预测声音。这经历了一个将文本转换为语音的过程，称为标记化。这涉及将简化的代码转换为声波，以生成人类语音。 该模型具有巨大的对话能力，可以像正常人一样进行对话，并带有一些情感。这些通过AI聊天机器人提供的技术经常被许多跨国公司用于在线呼叫和研讨会。PlayHT2.0模型还通过其中使用的优化技术改进了语音质量。它还可以复制出完全相同的声音。由于模型使用的数据集非常大，该模型在保留原始语音的同时也可以说出其他语言。模型的训练过程经历了大量的epochs和不同的超参数。这导致模型在语音识别技术中表现出各种情感。 该模型仍在不断改进中。研究科学家仍在致力于改进情感。提示工程师和许多研究人员还发现，该模型在未来几周内可以通过速度、准确度和良好的F1分数进行更新。
Leave a Comment在一项引人入胜的发展中，来自享有盛名的麻省理工学院（MIT）的一名学生推出了AlterEgo，一款创新的AI设备。AlterEgo允许用户与机器、AI助手、服务甚至其他人进行自然语言对话，而无需大声说出一句话。相反，用户可以在内心表达出话语，使沟通变得无缝和谨慎。AlterEgo由来自印度德里的聪明学生Arnav Kapur开发，利用内部语音表达时的外围神经信号，为人机交互的未来提供了迷人的一瞥。 还可阅读：可以将脑活动转化为文本的AI模型 AlterEgo：不言而喻的发明 AlterEgo代表了一种革命性的通信技术。该设备在用户进行内心表达时捕获内部语音表达器的神经信号。这使得用户可以传输和接收信息，而无需进行任何可观察的动作或外部动作。 还可阅读：语音降噪器：一种语音增强深度学习模型 AI拥抱隐私和谨慎 与传统的通信方法不同，AlterEgo通过消除口头语言或可见动作的需要来尊重用户的隐私。使用该设备，用户可以毫不费力地进行交流，而不会干扰周围环境或与环境脱节，使得沟通更加谨慎和无缝。 还可阅读：联合国教科文组织对AI芯片植入提出隐私担忧 非语言对话的力量 一段展示Kapur在接受采访时佩戴AlterEgo的病毒视频让观众惊叹不已。这位MIT的学生在不说一句话的情况下回答问题，展示了该设备的令人印象深刻的功能，引起了赞叹和兴奋。采访者惊叹地说：“你的头脑里有整个互联网。” 帮助有语言障碍的人 AlterEgo在帮助肌萎缩性侧索硬化症（ALS）和多发性硬化症（MS）等患有语言障碍的人方面具有巨大潜力。通过提供一种替代性的交流方式，该设备为那些在口头表达方面面临挑战的人提供了生命线，为独立和连接性带来了新的可能性。 还可阅读：针对语音障碍的ASR模型的设备个性化 为人机一体化铺平道路 除了支持有语言障碍的个体外，AlterEgo还展望了一个人与计算机和谐交织的未来。通过将计算、互联网和人工智能无缝地整合到日常生活中作为“第二个自我”，该设备增强了人类的认知和能力，承诺一个技术将我们的本能能力扩展的世界。 还可阅读：人机交互（HCI）入门及示例 我们的观点 麻省理工学院学生Arnav Kapur的AlterEgo的发明标志着通信和人机交互领域的一个重要里程碑。通过在内心交流和与机器和其他人轻松交流的能力，该设备为隐私、便利和赋权提供了无限的可能性。AlterEgo通过专注于支持有语言障碍的个体并设想一个无缝的人机一体化的未来，为一个变革性的未来铺平了道路，在这个未来中，技术成为我们生活中固有部分的日益重要。当世界庆祝这一聪明的创造时，我们迫切期待AlterEgo重塑我们所知的通信的那一天。
Leave a Comment王者荣耀官方kpl赛事，11月3日比赛现场出现ppp和喘气声音（仔细听貌似有女声）， 目前王者官方已删除当天比赛的涉事片段，并且b站上传此片段就会立刻被删， 微博视频存活了一阵之后也挂了，6874739501/4699571156423092 普通音量听不出来，下载后调超大声音，可以听到。
Comments closedBGM：《虫师》：点击播放 《虫师》是日本漫画家漆原友纪的代表作品。 这部漫画作品在1999年至2008年在《月刊Afternoon》上连载， 2005年《虫师》第一季被改编成动漫上映，动漫上映以后好评如潮。 除了原作精彩的故事以外，动漫的配乐也是圈粉无数， 2014年，时隔多年之后，《虫师》续篇上映，同年上映的还有两部剧场版， 分别是《虫师：蚀日之翳》和《虫师：荆棘之路》 2015年又是一部虫师剧场版《虫师：铃之滴》上映，《虫师》系列动漫宣告结束， 2006年大友克洋曾经导演拍摄过一部《虫师》真人版，相较动漫，评分惨不忍睹。 《虫师》观影顺序：豆瓣豆列 《虫师》（2005） 《虫师续章》（2014） 《虫师：蚀日之翳》（2014） 《虫师：荆棘之路》（2014） 《虫师：铃之滴》（2015） 《虫师》真人版（2006） 《虫师》虽然是老番，但是过去这么多年，评分依旧很高， 动漫中的配乐十分解压，每一集都是一个小故事， 每个故事之间又都有着千丝万缕的联系！ 《虫师》中的虫就像是妖怪，虫师像是捉妖师， 很多人吐槽看不懂作品，届而不喜欢， 如果你可以耐心的看下去，这真是一部治愈影片， 作品主人公银古非常的温柔，是一个很有趣的人， 故事中的为人处世，哲学味道也是耐人寻味！ 心情烦躁或者想看点特别的动漫的不妨尝试一下！…
Comments closed由喜马拉雅重磅出品的《三体》精品广播剧将于今年123狂欢节期间在喜马拉雅App全球首发!具体发布时间是12月1日! 《三体》这本小说来来回回看了好几次，但是每次看了前几章就看不下了，好多年没有看电子书的习惯了，眼睛有点受不了。 前几天又重新下载了小说准备看，刚看了开头，赶上了《三体》广播剧。 《三体》广播剧共分6季,共80期,每期30分钟左右。 《三体》广播剧预告给我的感觉：“代入感强”“身临其境”感觉每个人物都变的鲜活起来了，不用再费眼睛慢慢看，只需要闭上眼睛聆听，发挥自己的无限想象。 推荐喜欢三体的，或没看过的来听一听这个广播剧，真心不错。 试听：https://www.ximalaya.com/youshengshu/30816438/229383629
Leave a Comment门卫老大爷看碟声音太大，整个小区都睡不着…
Leave a Comment“人工智能真的能写出看起来像人写的小说吗？在这篇Sudowrite评论中了解详情，并揭示Sudowrite背后的真相”
Leave a Comment在人工智能领域，AI工具在公共演讲中的应用标志着一项重大进展这些工具为提升演讲技巧、解决演讲者在各个层次上面临的常见挑战提供了实用解决方案通过利用AI技术，这些工具能够提供有价值的洞察力，帮助演讲者改善语言表达、组织内容和吸引观众我们在这方面的探索[…]
Leave a Comment西部野蛮时代有枪手、抢劫银行和悬赏–而今日数字时代有身份盗窃、信用卡欺诈和退款。 利用金融诈骗赚钱已成为一项数十亿美元的犯罪活动。而诈骗者手中的生成式人工智能只会使这种盈利更加丰厚。 根据《尼尔森报告》，全球信用卡损失预计将在2026年达到430亿美元。 金融诈骗以越来越多的方式进行，比如从暗网窃取被黑客攻击的数据实施信用卡盗窃，利用生成式人工智能进行钓鱼式获取个人信息，并在加密货币、数字钱包和法定货币之间洗钱。还有许多其他金融诈骗计划潜伏在数字黑社会。 为了跟上步伐，金融服务公司正在利用人工智能进行诈骗检测。这是因为许多数字犯罪需要及时阻止，以便消费者和金融公司能够立即停止损失。 那么人工智能如何用于诈骗检测呢？ 人工智能用于诈骗检测使用多个机器学习模型来检测客户行为和联系的异常，以及符合欺诈特征的账户和行为模式。 生成式人工智能可以用作诈骗辅助 金融服务中很多内容涉及文本和数字。生成式人工智能和大型语言模型（LLMs）能够学习意义和背景，承诺在各行各业带来颠覆性的能力和生产力水平。金融服务公司可以利用生成式人工智能开发更智能、更有能力的聊天机器人，并改进诈骗检测。 而反派角色可以通过狡猾的生成式人工智能提示来绕过人工智能保障，用于欺诈。而且大型语言模型正在提供类似人类写作的能力，使诈骗分子能够撰写更具上下文相关的电子邮件，而无需拼写错误和语法错误。可以快速创建许多不同版本的钓鱼邮件，使生成式人工智能成为实施欺诈的绝佳副驾驶员。还有许多诸如FraudGPT之类的暗网工具，可以利用生成式人工智能进行网络犯罪。 生成式人工智能也可以用于声音认证安全措施的金融损害。一些银行正在使用声音认证来帮助授权用户。如果攻击者能够获取声音样本，他们可以使用深度伪造技术克隆银行客户的声音，试图突破这些系统。声音数据可以通过试图引诱通话接收者通过声音作出回应的垃圾电话来收集。 聊天机器人诈骗问题如此严重，以至于美国联邦贸易委员会提出了有关使用大型语言模型和其他技术模拟人类行为，用于伪造视频和声音克隆的关注和担忧。 生成式人工智能如何解决滥用和诈骗检测问题？ 诈骗审查现在有强大的新工具。处理手动诈骗审查的工作人员可以通过在后端运行基于LLM的助手，利用来自政策文件的信息来加速决策，判断案件是否属于欺诈，从而大大加快处理过程。 大型语言模型被采用来预测客户的下一笔交易，这有助于支付公司预先评估风险并阻止欺诈交易。 生成式人工智能还通过提高准确性、生成报告、减少调查和降低合规风险来帮助打击交易诈骗。 生成合成数据是生成式人工智能用于欺诈预防的另一个重要应用。合成数据可以提高用于训练诈骗检测模型的数据记录数量，增加示例的多样性和复杂性，使人工智能能够识别欺诈者使用的最新技术。 NVIDIA提供了帮助企业采用生成式人工智能构建聊天机器人和虚拟代理的工具，使用了检索增强生成技术。检索增强生成使公司能够利用自然语言提示来访问大量数据集进行信息检索。 利用NVIDIA的人工智能工作流程可以帮助加速构建和部署适用于各种用例的企业级能力，使用基础模型、NVIDIA NeMo框架、NVIDIA Triton推理服务器和GPU加速矢量数据库来部署检索增强生成技术的聊天机器人。 行业专注于安全，以确保生成型人工智能不易被滥用造成伤害。NVIDIA发布了NeMo Guardrails，以帮助确保基于LLMs的智能应用（如OpenAI的ChatGPT）的准确性、适当性、主题相关性和安全性。 该开源软件旨在防止滥用人工智能驱动的应用程序进行欺诈和其他不当使用。 人工智能在识别欺诈方面的好处是什么？…
Leave a Comment及时调整包括将精心设计的文本“提示”输入到大型语言模型（LLM）中这个提示实际上指导模型的响应，将它引导到期望的输出样式、语调或内容与传统的模型训练不同，传统的模型训练需要在大型数据集上重新训练模型，而提示调整只需要一个小型的数据集[…]
Leave a Comment想象一个世界，在那里琐碎的任务占据我们工作时间的60-70%，消失得无影无踪根据麦肯锡的一份报告，由于其对自然语言的不断理解，生成式人工智能很快有可能将这个梦想变为现实难怪越来越多的企业，甚至是传统行业中的企业，……
Leave a Comment在当代机器学习中，基础模型是成功的典范，它们是在大量数据上进行预训练，然后修改以用于下游任务。序列模型是这些基础模型的基础，它们可以处理来自各个领域的任意序列输入，包括语言、图片、声音、音频、时间序列和基因组等。尽管这个想法与任何特定的模型设计无关，但Transformer及其核心的自注意力层是当代大多数基础模型的基础。自注意力是有效的，因为它可以通过紧密地在一个上下文窗口内传递信息来表示复杂的事实。 然而，这种属性有两个基本缺点。一个是窗口长度的二次缩放，另一个是无法描述有限窗口之外的任何事物。为了解决这些缺点，对更有效的注意力相关策略进行了大量研究，然而往往以注意力成功的相同品质为代价。这些变化尚未在各个领域的大规模实验证明其有效性。结构化状态空间序列模型是一类新颖且令人兴奋的序列建模体系结构。这些模型受传统状态空间模型的影响，可以看作是卷积神经网络和循环神经网络的混合体。 这类模型在序列长度方面具有线性或几乎线性的扩展，并且可以通过递归或卷积计算非常快速。它们还主导了Long Range Arena等基准测试，并为在某些数据模态中建模长程相互依赖性定义了工具。许多SSM（结构化状态空间模型）的变种在需要连续信号数据的音频和视觉等领域显示出了有效性。但在建模离散、信息密集的文本等方面，它们尚未取得如此成功。 卡内基梅隆大学和普林斯顿大学的研究团队提出了一种新颖的选择性状态空间模型的类别，通过在几个维度上增强了早期研究，以获得类似Transformer的建模能力，同时保持与序列长度的线性关系。 选择机制。首先，我们指出早期模型的一个重要缺陷：它们无法以有效的方式根据输入选择数据。研究团队通过根据输入参数化SSM参数来提供一个简单的选择过程，借鉴了从选择性复制和归纳头等重要的合成任务中获得的理解。这使得模型能够永久地保留相关信息，同时消除不必要的数据。 硬件感知代码。这种简单的修改在技术上对模型的计算构成挑战；所有以前的SSM模型在计算上必须是输入和时间不变的，以保证计算效率。为了防止在GPU内存层次结构的不同层之间进行IO访问，我们使用了一种硬件感知方法，使用扫描而非卷积对模型进行递归计算。然而，扩大的状态没有实现。得到的实现在当前硬件上比以前的技术更快，并且在理论建模设计中也更好。 架构：为了提供一种简单和均匀的架构设计，将以前的SSM架构设计与Transformer的MLP块相结合，形成一个单一的块，简化了以前的深度序列模型设计。 选择性SSM和Mamba架构的关键特性使它们成为更广泛的基础模型的基石，这些模型可以处理完全循环的序列，具有以下特点： (i) 高质量：选择性在遗传学和语言等密集模态上表现良好 (ii) 快速推断和训练：在推断过程中，自回归展开模型每一步只需要常数时间，因为它不需要先前组件的缓存，并且计算和内存随序列长度线性扩展 (iii) 长上下文：结合质量和效率，可以在实际数据上获得长达100万长度序列的性能提升 研究团队通过实验证明了Mamba作为通用序列FM骨干模型在各种模态和任务中的潜力： • 人工材料。Mamba不仅可以轻松解决关键的合成任务，如复制和归纳头任务，而且可以无限延伸解决无限长度的问题。 • 基因组和音频。在建模音频波形和DNA序列方面，Mamba要优于以前的最先进模型，如SaShiMi、Hyena和Transformers。其性能在两种情况下都随着更多上下文（长达一百万长度的序列）的增加而改善。 • 建模语言。曼巴（Mamba）代表了第一个能够在下游评估和预训练困惑度中真正达到类Transformer性能的线性时间序列模型。 研究团队证明了曼巴（Mamba）胜过了许多基线，包括基于 LLaMa…
Leave a Comment越来越常听到像这样大胆的宣称，这是由于对LLMs的狂热日益增长每周都有新的模型问世，目前每个人都在竞相与GPT-4一较高下，这是…
Leave a Comment阿里巴巴云计算最新的开源AI模型系列Qwen，将人工智能技术的边界推向了新的高度。阿里巴巴通过发布Qwen-1.8B和Qwen-72B以及专门的聊天和音频模型，进一步扩展了其AI解决方案。阿里巴巴通过这些模型展示了其对开发AI能力的承诺，这些模型在语言和音频处理方面提供了改进的性能和多功能性。 Qwen系列已经得到显著增强，通过发布Qwen-1.8B及其更大的版本Qwen-72B。Qwen系列已包括Qwen-7B和Qwen-14B。Qwen-1.8B基于1.8亿个参数的Transformer模型，预训练语料库超过2.2万亿个令牌。该模型在中文和英文的各种语言任务中胜过许多相同规模甚至更大的模型。该模型还支持8192个令牌的长上下文。 值得注意的是，Qwen-1.8B及其量化变体int4和int8提供了一种经济实惠的部署解决方案。这些特性使其成为各种应用的明智选择，通过大幅降低内存需求。超过150K个标记的广泛词汇进一步提高了其语言能力。 更大规模的模型Qwen-72B训练了3万亿个令牌。该模型在大多数任务中优于GPT-3.5，并在所有测试任务中优于LLaMA2-70B。尽管参数较大，阿里巴巴已经设计了这些模型以实现低成本部署；量化版本仅需大约3GB的最小内存使用。这一突破显著降低了使用以前在云计算上成本高达数百万美元的大规模模型所面临的障碍。 除了Qwen基础模型，阿里巴巴还推出了针对AI支持和对话能力进行优化的Qwen-Chat版本。Qwen-Chat除了生成材料和促进自然对话外，还能执行代码解释和摘要任务。 阿里巴巴的Qwen-Audio在多模态AI中能够处理各种音频输入，并生成文本输出，这代表了一项值得注意的进步。值得注意的是，Qwen-Audio在语音识别和各种音频理解标准上取得了最先进的性能，而无需进行精细调整。 在音频领域，Qwen-Audio作为基础音频语言模型树立了新的基准。它使用多任务学习框架处理多种音频格式。在多个基准测试中取得了令人瞩目的结果，包括在AISHELL-1和VocalSound等任务上的最先进得分。 Qwen-Audio的适应性包括从文本和音频输入操作多个聊天会话的能力，功能从语音编辑工具到音乐欣赏和声音解释等方面。
Leave a Comment介绍 欢迎来到引人入胜的生成式人工智能（Generative AI）框架的领域，这是创新和创造力在数字化领域的交织。生成式人工智能的力量不仅仅是一种技术奇迹。它是一种塑造我们与机器互动和产生内容方式的动态力量。想象一下：只需要一个提示，就能创造故事、图像，甚至整个世界。这不是魔法，而是人工智能的进化。 生成式人工智能不仅仅是一组算法；它是由在线数据的广阔领域驱动的创造力强大动力。想象一下，能够提示人工智能生成文本、图像、视频、声音和复杂的代码。随着GenAI的进一步学习和发展，它在各个行业的应用不断增加。秘密在于训练-复杂的数学和大量的计算能力相结合，教会人工智能预测结果，模仿人类的行为和创造。 进入生成式人工智能世界的旅程涉及解开其工作原理背后的神秘。神经网络如何识别模式以产生新内容？哪些基础模型支持诸如ChatGPT和DALL-E之类的工具？与我们一同探索生成式人工智能的复杂性，探索其用途和功能。介绍这一技术革命前沿的五个框架。这是一段机器给想象力注入生命的旅程，可能性无限，就像他们在数字画布上绘制一样。 提升你的生成式人工智能水平，学习实践。检查我们的 GenAI顶尖计划！ 什么是生成式人工智能框架？ 生成式人工智能框架是GenAI的支柱，为机器创建多样且与上下文相关的内容提供了基础设施。这些框架作为AI模型（如LLMs、GANs、VAEs）的指导原则，使它们能够理解庞大数据集中的模式。组织可以利用无监督和半监督学习方法的力量，通过使用这些框架来训练AI系统。这种训练为从自然语言处理到图像生成等任务奠定了基础，使机器能够解释提示。 LangChain LangChain是Harrison Chase的创新软件开发框架，专为GenAI专业人员量身打造。它有助于重塑日常任务和项目的格局。LangChain通过强调利用大型语言模型（LLMs）来提升AI系统的能力，简化了应用程序创建过程。基于MIT许可证的开源原则下，LangChain引入了一个标准化的接口，包括代理、内存和链。 LangChain的代理扮演重要角色，使LLMs能够做出明智的决策，为创建动态聊天机器人、游戏和各种应用铺平道路。内存功能非常宝贵，允许在对LLMs进行调用时保留状态。对于像聊天机器人这样的应用程序来说，这一功能成为了保持连贯对话或存储先前查询结果的基石。链条不仅限于单个LLM调用，还便于序列的编排-这对于构建摘要工具、问答系统和需要多方交互的不同应用程序来说是一个福音。 LangChain的数据增强生成功能增加了更多的灵活性，使GenAI专业人员能够根据外部数据生成文本。从编写引人入胜的新闻文章到制作产品描述，这个框架增强了内容生成的能力。 LangChain在各种应用中展示了其能力，包括客户服务和教育的聊天机器人，娱乐和研究的游戏，以及商业和教育的摘要工具和问答系统。它涵盖了各种应用，如内容生成、翻译、代码生成、数据分析和医学诊断。在GenAI专业人员的工具包中，LangChain推动着生成式人工智能不断演进的创新和效率。 LlamaIndex LlamaIndex成为GenAI专业人员武器库中至关重要的工具。它为自定义数据和GPT-4等LLMs之间提供了一个无缝的桥梁。这个创新的库通过简化与数据和LLMs一起工作的复杂过程，显著增强了GenAI专业人员的日常工作和项目。LlamaIndex的多功能实用性在不同阶段得到展现，在数据摄取、结构化、检索和集成方面提供了不可或缺的支持。 首先，LlamaIndex在从各种来源（如API、数据库、PDF或外部应用程序）“摄取”数据方面表现出色，充当勤奋的数据收集者。然后，它进入“构建”阶段，在这个阶段中，它以一种LLMs轻松理解的方式组织数据。这些组织良好的数据成为“检索”阶段的基础，在这个阶段中，LlamaIndex在需要时便于找到和提取正确的数据。最后，它简化了“集成”过程，实现了与各种应用框架的无缝合并数据。 LlamaIndex由三个主要组件组成：用于收集的“数据连接器”，用于组织的“数据索引”和作为翻译器的“引擎”（LLMs）。这种设置使GenAI专业人员在检索增强生成（RAG）方面拥有强大的能力，将LLM的实力与自定义数据相结合。查询引擎、聊天引擎和代理等模块化构建提升了交互到对话水平，实现了动态决策。无论是创建问答系统、聊天机器人还是智能代理，LlamaIndex都是GenAI专业人员的不可或缺的盟友，为RAG企业提供坚实的基础，并通过LLMs和定制数据来超级增强应用。 Jarvis 微软的JARVIS平台引领人工智能创新，为GenAI专业人员提供无与伦比的工具来增强日常工作。JARVIS与ChatGPT和t5-base等AI模型进行协作，实现统一和先进的结果。作为任务控制器，JARVIS简化了工作流程，最大限度地发挥了各种开源大型语言模型（LLMs）在图像、视频、音频等方面的潜力。 JARVIS集成了多模态人工智能，将GPT-4的功能扩展到文本和图像处理。该平台连接到互联网，访问一个强大的模型网络，包括t5-base、stable-diffusion 1.5、Facebook的bart-large-cnn和Intel的dpt-large等20个强大的模型。JARVIS使用户可以提交复杂的多任务查询，指导不同的模型无缝协作执行复杂的任务。例如，生成一张有关外星人入侵的图像，并在此过程中创作相关的诗歌，这个流程变得简化，ChatGPT规划任务，选择适当的模型并执行任务，展示了JARVIS的高效性和协作潜力。 虽然JARVIS的能力是无可否认的突破性，但其使用也需要考虑资源。JARVIS需要至少16GB的VRAM和约300GB的存储空间来运行各种模型。JARVIS需要大量的资源，无法在普通个人电脑上本地运行。然而，尽管有这些限制，JARVIS标志着人工智能发展的重要飞跃，革新了人工智能能力和协作的领域。它重塑了GenAI专业人员与利用人工智能技术的交互方式的潜力是显而易见的，使其成为人工智能发展演进中的关键工具。 Amazon…
Leave a Comment自动语音翻译的新功能和改进使我们能够完成更多任务，涵盖更多语言，并且能够处理更多输入格式。然而，相较于人际交流，目前大规模自动语音翻译系统缺少使机器中介沟通自然的关键能力。 Meta AI的一项新研究提出了一系列模型，可以实现从头到尾的表达和多语言翻译。研究人员首先提出了SeamlessM4T v2，这是SeamlessM4T模型的升级版本，它是多模态的，支持几乎所有语言。这个改进的模型使用了更近期版本的UnitY2框架，其训练使用了资源较少的语言数据。通过扩展SeamlessAlign，将自动对齐了76种语言的数据，总计114,800小时。最近的两个模型，即SeamlessExpressive和SeamlessStreaming，基于SeamlessM4T v2。使用SeamlessExpressive，用户可以在保留所有语调和风格的同时进行翻译。 Meta的研究保留了用户声音的风格，同时解决了韵律（prosody）的一些尚未充分研究的特征，例如说话速度和停顿，这些特征在以前的表达性语音研究尝试中被忽视了。关于SeamlessStreaming，该提议模型不需要等待源话语完全结束才能生成延迟较低的目标翻译，而是使用了效率高的单调多头注意力（EMMA）技术。利用SeamlessStreaming，可以同时完成多种源语言和目标语言的语音转文本翻译。 团队根据一组新的和更新的现有自动度量标准来评估这些模型的韵律、延迟和稳定性。为进行人工评估，他们修改了现有的协议，以衡量对于意思保留、真实性和表达力最重要的品质。他们对性别偏见进行了全面评估，这是已知的第一个为多模态机器翻译进行红队评估的努力，也是第一个已知的检测和缓解毒性添加的系统，并使用不可听见的本地水印技术来缓解深度伪造的影响，以确保他们的模型能够负责任且安全地使用。 Seamless是第一个公开可用的能够实现表达性跨语言实时交流的系统。它结合了SeamlessExpressive和SeamlessStreaming，汇集了各个重要组成部分。总体而言，Seamless为我们提供了转变通用语音翻译器从科幻理念变为现实所需的基础技术的关键洞察。 研究人员强调，模型的准确性可能会因性别、种族或口音而有所不同，尽管我们在各种公平性角度上对我们的凭据进行了彻底测试，并在可行的情况下加入了安全保障。进一步的研究应该继续努力提高语言覆盖范围，并缩小低资源语言和高资源语言之间的性能差距，以实现通用语音翻译器。
Leave a Comment简介 在数据科学领域，创新与机遇相遇之处，对熟练专业人员的需求不断飙升。数据科学不仅仅是一种职业，它是解决复杂问题、推动创新和塑造未来的门户。行业每年的增长率超过36%，在数据科学领域的职业不仅有经济回报，也有知识满足感。理论知识和实践经验的结合对于在这个充满活力的环境中取得成功至关重要。在数据科学中的指导项目成为理论和实践之间的桥梁，提供在导师的引导下亲身学习的机会。 指导项目是什么？ 在了解指导项目之前，了解一下数据科学职业的吸引力是很重要的。除了复杂的算法和庞大的数据集外，数据科学是解决现实世界挑战、推动行业发展的关键。最近的行业报告显示，数据科学家的中位薪资超过了平均薪资，使其成为一种吸引人的职业选择。行业的快速增长进一步扩大了具备正确技能和专业知识的人的机会。 独立数据科学项目中的挑战 挑战涵盖了管理庞大的数据集、实施复杂的算法和提取有意义的见解。现实世界的数据科学场景要求对技术细节和领域特定细微之处有着细腻的理解。在这里，指导项目的重要性就在于它们提供了一种结构化的方法和专家导师的指导，将困难的旅程转化为有启发性的学习体验。 我们可以帮助您完成的前15个指导项目 以下是我们在我们的BB+计划中涵盖的项目。我们的专家将通过他们卓越的指导帮助您深入了解它们的复杂性。 1. 纽约出租车需求预测 纽约出租车需求预测项目将参与者沉浸在动态的运输分析世界中。借助历史出租车行程数据，参与者深入预测模型来预测纽约市各个位置的出租车需求。该项目磨炼回归分析和时间序列预测技能，并提供关于空间数据可视化的见解。了解和预测出租车需求对于优化车队管理、提高客户服务以及贡献于高效的城市交通系统至关重要。 2. 场景分类挑战 在场景分类挑战中，参与者的任务是开发一个强大的图像分类模型，能够准确地将图像分类到预定义的类别中。利用卷积神经网络（CNNs）和迁移学习等深度学习技术，参与者获得了图像识别方面的实践经验。该项目的目标是构建准确的模型，并在图像分类的背景下理解特征提取、模型训练和验证的细微之处。 3. Pascal VOC图像分割 Pascal VOC图像分割项目向参与者介绍了引人入胜的图像分割世界。利用Pascal VOC数据集，参与者学习如何准确地轮廓绘制图像中的对象。该项目深入探讨语义分割的复杂性，其目标是将图像中的每个像素分配给特定的对象类别。精通图像分割对于计算机视觉、医学图像和自动驾驶等应用至关重要。 4. 场景生成 场景生成将参与者带入生成模型，特别是生成对抗网络（GANs）。其目标是通过生成类似于真实场景的图像来创建逼真的场景。参与者将探索GANs、对抗性训练和潜在空间操作的原理。该项目提高了生成模型的技能，并为创造由AI生成的内容提供了创造性的途径。 5. 大型超市销售预测…
Leave a Comment通过这篇全面的Circleboom评论，发现Circleboom的力量它是最好的人工智能社交媒体工具吗？
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