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AI治理必修第16刊|国产AI作画神器来了!日增5万用户的背后有什么秘诀?DeepMind攻克50年数学难题!


AI治理必修-10月(上)第16刊发布!


AAIG的专家们用多学科的专业视角,每月从全球收集和筛选关于算法治理和可持续发展的全球态势。重点关注算力时代的新技术、新风险、新实践、以及对它们新解释。


10月(上)共15篇文章3155字,分【本月洞察、行业动态、前沿技术、产业实践】四个板块展开。



基于多模态大模型+Diffusion架构的AI作图和作视频,以其优秀扎实的创作质量、光怪陆离的视觉冲击快速出圈,席卷全球,学界关注diffusion那充满想象力的模型架构、工业关注AI作图的效率与落地价值、而创业资本界则畅想未来AIGC的广阔商业蓝图。圈内圈外的繁华与狂欢神话了现有人工智能的边界,掩盖了许多目前架构的问题。


一方面,无法理解和生成反事实图片,例如“马骑着宇航员”等,这意味着AI生成内容是否具备艺术创新价值还是仅仅是现有元素的堆砌,这是存疑的,未来的版权、原创性问题,在资本商业化更进一步以后,可能会纳入利益分配的讨论范畴。

另一方面,深度模型的不可解释与不可控,该类AI具备着生成各种违禁内容的潜在能力,大大降低了黑灰产生成违禁内容的门槛,且违禁内容的多样性会更加广泛,可能对现有的管控机制产生很大的挑战。


这一系AI目前具备直接内容产出的能力(生成能力),相比较原先的AI间接参与(识别能力),其影响力会更加广泛激进。因此,如何从技术、商业、政治等多方角度驱使AI生成向善的内容,保证AI可用、可靠、可控、可信,将会是核心问题。


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2. 【IDC研究精选】值得关注的AI技术趋势与热议话题

1.智能决策价值凸显。2.大模型成为AI开发新范式。3.人工智能开放平台助力实现普惠AI。4.联邦学习与可信AI走向落地实践。5.构建AI数字人队伍成为新浪潮。6.AI赋能的工业质检实现规模复制。7.AI for Science。


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2. 自导自演皮克斯动画不再是梦,这个工具实现了高分辨率、高度可控的真人视频转动画

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3. 国产AI作画神器来了!日增5万用户的背后有什么秘诀?

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4. 用机器学习建立的数字「鼻子」表明,我们的嗅觉既反映了芳香分子的结构,也反映了产生它们的代谢过程
本文描述了使用机器学习来解决嗅觉科学中长期存在的挑战。显著提高了研究人员根据分子结构计算分子气味的能力。此外,作者改进这些计算的方式为我们的嗅觉如何工作提供了新的见解,揭示了我们对气味的感知如何与生活世界的化学反应相对应的隐藏顺序。


1. 《人工智能治理与可持续发展实践白皮书》



阿里巴巴集团联合中国信通院编写了《人工智能治理与可持续发展实践白皮书》,全面总结了阿里巴巴在人工智能治理与可持续发展领域的实践。

以下分享第三章专题。


1)专题|维护电商平台信息真实和竞争公平

本文提出电商场景下反作弊的核心问题和挑战:1.黑产恶意对抗。2.作弊行为越发隐蔽。以及淘宝针对电商场景下作弊行为的治理实践:1.AutoRisk行为风控引。2.对抗训练提升模型鲁棒性。3.风险团伙挖掘。


2. 喜报!AAIG自然语言理解实验室7篇论文被EMNLP 2022录用

AAIG自然语言理解实验室从内容风控实际业务出发,抽象出文本对抗、情感分析、冒犯言论理解、多模态实体消歧等研究点,产出7篇论文被EMNLP 2022录用。


3. 谷歌多模态大模型PaLI:采用参数量为4B的ViT-e,效果超过BEiT-3

PaLI使用单独"Image-and-text to text"接口执行很多图像、语言以及"图像+语言"任务。本文是对大模型基础能力的建设与创新,它的关键结构之一是重复使用大型单模态backbone进行语言和视觉建模,以迁移现有能力并降低训练成本。本文介绍了PaLI模型架构和实验结果,各项指标基本达到了学界顶尖的水平。


4. 谷歌AI生成视频两连发:720p高清+长镜头,网友:对短视频行业冲击太大

本文总结了Imagen Video和Phenaki的特点和能力。Imagen Video的特点:1.高清,能生成1280*768分辨率、每秒24帧的视频片段。2.理解并生成不同艺术风格的作品。3. 理解物体的3D结构,在旋转展示中不会变形。4.仅靠简单描述产生各种创意动画。Phenaki的特点:1.它有交互生成视频的能力,可以任意切换视频的整体风格:高清视频/卡通,还能够切换任意场景。2.输入一个初始帧以及一个提示,便能生成一段视频。3.通过输入长达200多个字符,就能够生成2分钟以上的长视频,还具备故事情节。


5. 新出炉!谷歌AI#DreamFusion 从文本生成3D模型

DreamFusion是Google的大型AI图像模型Imagen与NeRF的3D功能相结合。它利用了NeRF生成3D视图的能力,并将其与CLIP评估图像内容的能力相结合。输入文本后,会经由CLIP评估,然后反馈用作NeRF模型的校正信号。这个过程中,从不同角度的评估反馈重复多达20000 次,直到生成与文本描述匹配的3D模型。


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