AIGC 字節(jié)大模型內(nèi)部賽馬,下一個(gè)爆款 or 燒錢深坑? 在人工智能技術(shù)的推動(dòng)下,AI視頻和音樂(lè)生成領(lǐng)域正成為科技巨頭們爭(zhēng)奪的新戰(zhàn)場(chǎng)。本文將探索字節(jié)跳動(dòng)在AI賽道上的探索之路,以及它能否在這場(chǎng)技術(shù)競(jìng)賽中創(chuàng)造出下一個(gè)爆款產(chǎn)品。 Tech星球 AI視頻字節(jié)跳動(dòng)生成式AI
個(gè)人隨筆 AI產(chǎn)品觀察:人人都能做出高質(zhì)量音樂(lè)—Suno 大模型興起之后,都是對(duì)話式和文生視頻內(nèi)容為主,音樂(lè)類的比較少。這篇文章,我們來(lái)分析一款音樂(lè)生成應(yīng)用,看看表現(xiàn)怎么樣。 笑笑生觀察日記 AI產(chǎn)品Suno產(chǎn)品分析
個(gè)人隨筆 AI 模型戰(zhàn)局漸定,下一波紅利在哪? 隨著生成式AI市場(chǎng)基礎(chǔ)層的穩(wěn)定,競(jìng)爭(zhēng)重心轉(zhuǎn)向了推理層的開發(fā),AI的系統(tǒng)2思維被提升至新的高度,預(yù)示著AI在解決問(wèn)題和深層次推理方面的能力將得到顯著增強(qiáng)。 賽博禪心 AlphaGo應(yīng)用創(chuàng)業(yè)推理層
個(gè)人隨筆 李飛飛最新 a16z 對(duì)話 李飛飛和其他AI領(lǐng)域的專家在a16z的對(duì)話中探討了AI的歷史、現(xiàn)狀和未來(lái),特別強(qiáng)調(diào)了空間智能的重要性,并且還預(yù)測(cè)了AI技術(shù)將在未來(lái)帶來(lái)的變革性新應(yīng)用。 有新Newin 前景應(yīng)用李飛飛深度學(xué)習(xí)
個(gè)人隨筆 為什么IBM的市值只有微軟的十六分之一? IBM的市值僅為微軟的十六分之一,這主要反映了兩者在戰(zhàn)略方向、市場(chǎng)適應(yīng)能力及創(chuàng)新能力上的顯著差異。微軟成功轉(zhuǎn)型為以云服務(wù)為核心的平臺(tái)公司,并大力投資于人工智能和商業(yè)軟件領(lǐng)域,其Azure云平臺(tái)和Office 365等服務(wù)的強(qiáng)勁需求推動(dòng)了業(yè)績(jī)的大幅攀升。相比之下,IBM雖然也在努力向云計(jì)算和人工智能領(lǐng)域轉(zhuǎn)變,但成效不明顯,其企業(yè)文化和組織架構(gòu)也被認(rèn)為限制了成長(zhǎng)。此外,微軟在多元化和市場(chǎng)反應(yīng)速度上表現(xiàn)更為出色,而IBM則面臨市場(chǎng)份額下降和盈利能力下滑的挑戰(zhàn)。這些因素共同作用,導(dǎo)致了IBM市值遠(yuǎn)低于微軟的現(xiàn)狀。 互聯(lián)網(wǎng)怪盜團(tuán) IBM微軟生成式AI
個(gè)人隨筆 AI都那么聰明了,為什么寫出的文章還是沒(méi)有感情? 在人工智能不斷進(jìn)步的今天,AI寫作技術(shù)也備受關(guān)注。然而,盡管AI在邏輯和計(jì)算能力上取得了顯著的提升,其在情感表達(dá)和現(xiàn)實(shí)連接上的不足仍然顯而易見(jiàn)。本文將探討AI寫作的局限性,并思考其未來(lái)的發(fā)展方向,帶領(lǐng)讀者一起深入了解AI與人類寫作之間的差異。 向上的小霍 AI寫作人工智能情感表達(dá)
個(gè)人隨筆 Agent開發(fā)平臺(tái)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)體系:企業(yè)如何衡量大模型投入產(chǎn)出比ROI? 大模型到底為公司帶來(lái)了多大的好處?為應(yīng)用大模型,采購(gòu)了第三方的AgentBuilder平臺(tái),或者自研搭建了大模型應(yīng)用平臺(tái),效果咋樣?企業(yè)內(nèi)部的員工會(huì)用了嗎?還是依賴外部... shucay AgentChat GPTLLM
個(gè)人隨筆 硅谷AI“圍剿”與“反圍剿” 狼群會(huì)在必要時(shí)候進(jìn)行狩獵,每一次都是精心策劃,其往往會(huì)采取尾隨之勢(shì),讓獵物跑起來(lái),伺機(jī)而動(dòng),一擊即中。 硅谷里的“狩獵”亦是如此。短短四天內(nèi),就有三家科技巨頭... 硅兔賽跑 創(chuàng)業(yè)生態(tài)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)生成式AI
個(gè)人隨筆 為什么生成式AI應(yīng)用普及不如預(yù)期? 作者深入剖析了生成式AI的現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)以及未來(lái)的發(fā)展方向。通過(guò)具體案例和技術(shù)分析,本文將引導(dǎo)讀者更全面地理解這一領(lǐng)域的復(fù)雜性和潛力。 李明Bright 個(gè)人觀點(diǎn)商業(yè)模式應(yīng)用困境
AIGC Gary Marcus:生成式AI泡沫將退,神經(jīng)符號(hào)AI才是未來(lái) 人工智能學(xué)者Gary Marcus近日發(fā)文稱,生成式AI可能因可靠性問(wèn)題無(wú)法解決而在12個(gè)月內(nèi)退去泡沫。他認(rèn)為,神經(jīng)符號(hào)學(xué)方法是超越LLMS局限、邁向自主AI的途徑之一,而谷歌的兩款系統(tǒng)驗(yàn)證了可行性。 元宇宙日爆 LLM生成式AI行業(yè)趨勢(shì)
AIGC AI智能體產(chǎn)品案例深度思考和分享(全球頂級(jí)公司實(shí)踐細(xì)節(jié),做AI智能體必讀) 在這篇文章中,作者分享了他們?cè)陬I(lǐng)英上開發(fā)生成式AI產(chǎn)品的經(jīng)驗(yàn)。他們通過(guò)構(gòu)建一個(gè)基于大語(yǔ)言模型的系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了對(duì)用戶問(wèn)題的智能回答。然而,這個(gè)過(guò)程并非一帆風(fēng)順,他們遇到了許多挑戰(zhàn),包括評(píng)估輸出質(zhì)量、調(diào)用內(nèi)部API、保持統(tǒng)一質(zhì)量等。盡管如此,他們還是取得了顯著的成果,并計(jì)劃繼續(xù)優(yōu)化和完善這個(gè)產(chǎn)品。 琢磨事 大語(yǔ)言模型技術(shù)細(xì)節(jié)挑戰(zhàn)與收獲
AIGC 深度|SIGGRAPH 2024 黃仁勛 & 扎克伯格最新對(duì)談:信息流與推薦系統(tǒng)值得用生成式 AI 重做一遍 在SIGGRAPH 2024大會(huì)上,英偉達(dá)CEO黃仁勛與Meta創(chuàng)始人兼CEO扎克伯格的深入對(duì)談,為我們揭示了生成式AI在信息流和推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用前景。這場(chǎng)對(duì)話不僅涵蓋了AI技術(shù)的前沿發(fā)展,還深入探討了虛擬世界和機(jī)器人技術(shù)的創(chuàng)新突破。本文將帶你走進(jìn)這場(chǎng)科技盛宴,一探究竟。 有新Newin 扎克伯格生成式AI行業(yè)趨勢(shì)