生成 AI 的下一步發展是多模型嗎？_ION

原文作者：Shritama Saha，由 DeFi 之道編譯。

生成式 AI 的出現就像您身邊多了一位個人創意天才。 憑借其分析模式和基于模式開發新內容的卓越能力，生成式 AI 可以創造一切，從令人驚嘆的數字藝術到原創音樂作品、人類文本等等。

然而，生成式 AI 的炫酷之處也帶來了 AI 藝術中復雜的盜版和版權侵權問題。 盡管如此，在過去兩年中，該細分市場出現了驚人的增長。

在一次獨家采訪中，OpenCV 首席執行官 Satya Mallick 博士告訴 Analytics India Magazine，他認為生成式 AI 的最大突破是大語言模型或基礎模型的發展，并指出 Transformer 模型，例如那些在視覺轉換中使用的模型是該領域的一項重大創新。

根據 Mallick 的說法，生成 AI 的下一步是多輸入和多媒體輸出。 換句話說，多模型方法。

基于AI的Web3內容生成平臺AGII完成1500萬美元融資:金色財經報道，基于人工智能技術的Web3內容生成平臺AGII宣布完成1500萬美元融資，目前暫未披露投資方信息，但據Psalms Capital在社交媒體披露該風投機構已成為其戰略合作伙伴。AGII主要利用人工智能模型和工具生成跨領域的高質量內容，包括文本、圖像、代碼、聊天機器人、語音轉文本和畫外音等，并通過簡化內容創建流程滿足Web3時代對內容不斷增長的需求，本次融資后AGII還宣布推出平臺Beta版本并選定用戶參與訪問。[2023/7/14 10:54:50]

微軟最近推出了一種名為 Kosmos-1 的多模型大語言模型 (MLLM)。 人工智能研究工作室 Alethea.AI 推出了 CharacterGPT，它可以從文本中生成字符。 兩年前，Google AI 還發布了 MURAL：Multimodal, Multitask Representations Across Languages 模型，用于圖文匹配。 它部署了應用于圖像-文本對的多任務學習，并結合了涵蓋 100 多種語言的翻譯對。

社群共同生成的“重修巴別塔”NFT藝術品以16.1枚ETH競拍成功:據官方消息，美東時間5月3日，由Metis發起的由社群共同生成的NFT“重修巴別塔”活動正式結束，這個體現了256個部落共同協作的NFT藝術品最終由錢包地址為0x23c9c250fc497906bdc790f417e53bfc50a43e5c的買家以16.1 ETH競拍成功，價格約為5萬美元。

此次活動從4月21日開始，在為期13天的活動中，共有12118個錢包地址參與，僅耗時100分鐘就生成了2560個遍布在全球的部落，其中有1204個部落滿員（被15個人信任）。按照計劃，16.1 ETH將在扣除OpenSea的手續費后，由藝術家和參與的256個社群共同分享，每個社群可以分配的比例為其部落算力占所有256個部落算力總數之比。[2021/5/4 21:21:49]

然而，馬利克說，“它有兩個基本的限制，包括可以獲得多少數據——是否有辦法避免需要注釋數據和缺乏計算能力——盡管預計未來會增加 ”。

JEX發布周BTC歐式期權0606上線及生成公告:JEX發布周BTC歐式期權0606上線及生成公告，包括BTC歐式看漲期權、周BTC看漲0606生成標準、BTC歐式看跌期權、周BTC看跌0606生成標準，本次期權不設認購環節，將于2018年5月30日17點開始交易。[2018/5/30]

Mallick 是 IIT-Kharagpur 校友，也是加州計算機視覺公司 Big Vision 的創始人。 早在 2006 年，當沒有人真正了解 AI 或其巨大潛力時，Mallick 與他人共同創立了 TAAZ——一家為美容和時尚行業創建視覺和學習解決方案的計算機視覺公司。

OpenCV 是一個開源計算機視覺和機器學習軟件庫，由英特爾于 1999 年創立。英特爾前計算機視覺工程師 Gray Bradsky 與主要來自俄羅斯的工程師團隊開發了它。 他在英特爾工作期間開發了 OpenCV 的第一代迭代。 2002 年，他們發布了該軟件的 0.9 版開源版本。

BEC合約出現重大漏洞，攻擊者可無限生成代幣:OKEx今日發布最新公告稱，暫停BEC交易和提現。網傳這是因為BEC美蜜合約出現重大漏洞，攻擊者可以通過代幣合約的批量轉賬方法無限生成代幣。[2018/4/22]

該公司最近推出了兩門新課程，作為其“Kickstarter 活動”的一部分，內容涉及如何使用 AI 高效地創作藝術。 第一門課程《人人都能 AI 藝術生成（AI Art Generation for Everyone）》不需要任何 AI 或編程背景，而第二門課程《高級 AI 藝術生成（Advanced AI Art Generation》則需要基本的編程知識。

AI 生成的藝術有能力徹底改變藝術世界并發掘未開發的可能性。 然而，它也帶來了盜版和版權侵權的復雜挑戰，引發了人們對所有權和知識產權的擔憂。

最近，像 Midjourney 和 Stability AI 這樣的圖像生成平臺因使用藝術家的作品來訓練他們的生成 AI 算法而被起訴，激怒了藝術家社區。 與此同時，Shutterstock 通過引入自己的 AI 工具采取了更負責任的立場，與 Getty Images 形成鮮明對比的是，Getty Images 禁止在生成 AI 藝術作品中使用其照片。

Mallick 博士將 YouTube 早年與版權威脅的現狀相提并論。 他說，與 YouTube 類似的解決方案，由像谷歌這樣的大公司參與進來，談判交易并向版權所有者付款，可以在這里發揮作用。

OpenAI 廣受歡迎的聊天機器人 ChatGPT 在不到三個月的時間里獲得了超過 1 億用戶，使其成為家喻戶曉的名字。 截至 2023 年 2 月，ChatGPT 的每日訪問量超過 2500 萬次。 但與 ChatGPT 相比，文本-圖像模型（如 OpenAI 的 DALL-E 或 StabilityAI 的Stable Diffusion）的采用率存在明顯差距。

Mallick 解釋說，ChatGPT 擁有如此高采用率的主要原因之一是因為寫作能力是每項工作所需的主要技能，無論你是程序員、作家還是社交媒體經理。 在 OpenAI 和貝恩公司的幫助下，甚至可口可樂也在使用生成式 AI 進行營銷。

此外，隨著研究人員結合不同的技術和方法，生成式 AI 正在鞏固并變得更加復雜。 通過利用 NLP 和計算機視覺的優勢，Stable Diffusion 模型代表了生成式 AI 向前邁出的重要一步。

傳統的生成模型，如生成式對抗網絡 (GAN)，由于缺乏語言概念，因此理解世界的能力有限。 雖然 GAN 可以創建逼真的圖像，但它們需要使用特定的數據集進行訓練，例如人臉或貓的圖像。

相比之下，Stable Diffusion 模型利用從文本數據中獲得的知識來理解單詞如何聚集在一起并與世界相關。 這使他們能夠在不依賴特定數據集的情況下生成更復雜和多變的圖像。

他說，“Stable Diffusion 模型是生成式 AI 的重大進步，正是因為它們不依賴監督學習。 通過利用從無監督學習中獲得的知識，這些模型可以生成復雜多樣的圖像，而無需手動標記數據，從而使其更加靈活。”

Kyle

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