【11月3日大模型日報】Gen-2顛覆AI生成影片！ 一句話秒出4K高清大片，網友：徹底改變遊戲規則；Midjourney大更新：開放自訂風格新功能；馬斯克𝕏AI首批產品曝光！ 「提示詞工作站」來了，本人現身評論區；6 億打工人一夜換裝備！ 釘釘 AI 全面開放測驗

Gen-2顛覆AI生成影片！ 一句話秒出4K高清大片，網友：徹底改變遊戲規則

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這，絕對稱得上是生成式AI進程中的里程碑。 就在深夜，Runway家標誌性的AI視頻生成工具Gen-2，迎來了“iPhone時刻”般的史詩般更新——依舊是簡單一句話輸入，不過這一次，視頻效果一口氣拉到了4K超 逼真的高度！ 不難看出，這次AI生成影片的效果已經克服了以往「一眼AI」的缺點，即不連貫、閃爍變形以及低清等等。 而這也正是Gen-2這次史詩級更新的內容重點：在文生影片和圖生影片中，為結果的保真度和一致性帶來了重大改進。

Midjourney大更新：開放自訂風格新功能！

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Midjourney大更新，被評價為再次「改變遊戲規則」——新增Style tuner功能，用戶可以定製圖像風格了。 客製化的風格被壓縮成一行程式碼，只要在prompt最後貼上這行程式碼，就能讓產生的圖保持客製化風格。 另外，自訂的風格程式碼還可以共享，網友認為以後風格共享都能取代提示共享了。

馬斯克𝕏AI首批產品曝光！ 「提示詞工作站」來了，本人現身評論區

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馬斯克𝕏AI團隊的首批產品資訊曝光：Grok，與AI資訊檢索相關；PromptIDE，字面理解是「提示詞工作站/整合開發環境」。 爆料來自推特部落客@Asuna Gilfoyle – e/acc，他發現𝕏AI已提交這兩個商標申請。 可信度或許不低，因為馬斯克在留言區冒泡了，沒有否認。 關於這倆產品的更多資訊還無從知曉，我們目前只能從爆料資訊中的商標描述「揣摩」。 Grok和PromptIDE用的是同一個商標號，因此具體描述寫的也都一樣。 它們將用於：

– 提供不可下載的線上軟體，用於手動製作資訊、處理/產生/理解和分析資訊；

– AI領域的研發服務；

– 電腦程式和軟體的研究、設計和開發；

– 提供一個以AI領域資訊為特色的網站；

– 利用全球電腦網路擷取和檢索資訊和進行資料探勘；

– 以及創建與全球電腦網路相關的資訊索引

6 億打工人一夜換裝備！ 釘釘 AI 全面開放測試

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釘釘魔法棒邀測以來，已經有超過 50 萬家企業啟用，運用 AI 輔助工作。 今天，釘釘 AI 魔法棒正式上線了，釘釘聊天、文件、知識庫、腦圖、閃記、Teambition 等 17 項產品、60+ 場景全面開放測試。 所有使用者打開釘釘，就可以在首頁右上角的「魔法棒」入口內，或是點擊各產品頁面的魔法棒按鈕使用釘釘 AI。

LeCun、吳恩達等370多人簽聯名信：嚴格控制AI是危險的，開放才是解藥

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近幾日，關於如何監督 AI 的討論越來越熱烈，各位大佬們意見非常不統一。 例如圖靈獎三巨頭 Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio、Yann LeCun 就出現了兩種觀點。 Hinton、Bengio 為一隊，他們強烈呼籲加強對 AI 的監管，否則可能引發「AI 滅絕人類」的風險。 LeCun 與他們的觀點並不相同，他認為 AI 強監管必將帶來巨頭壟斷，結果是只有少數公司控制 AI 的研發。 為了表達自己的想法，許多人以簽署聯名信的方式來傳達觀點，就拿剛剛過去的幾天來說，Bengio、Hinton 等再發聯名信《在快速發展的時代管理人工智慧風險》，呼籲在 在開發AI 系統之前，研究者應該採取緊急治理措施。 與此同時，近日一封名為《人工智慧安全和開放的聯合聲明》的公開信正在社群媒體發酵。

程式碼能力超越GPT-4，這個模型登頂Big Code排行榜，YC創辦人按讚

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一款號稱程式碼能力超越GPT-4的模型，引發了不少網友的注意。 準確率比GPT-4高出超過10%，速度卻接近GPT-3.5，而且視窗長度也更長。 據開發者描述，他們的模型取得了74.7%的Pass@1通過率，超過了原始GPT-4的67%，登上了Big Code榜首。 這個模型名叫Phind，和以其為基礎的開發者導向的AI搜尋工具同名。 它是由開發團隊在CodeLlama-34B的基礎之上微調得到的。 Phind利用TensorRT-LLM在H100上可以跑出每秒100個token的速度，是GPT-4的5倍。 此外，Phind的上下文長度達到了16k，其中12k可供使用者輸入，另外4k保留給檢索結果中的文字。

北大團隊搞定ChatGPT都頭痛的演算法優化，一般筆電就能跑

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連ChatGPT看了都直搖頭的演算法優化，被北大團隊搞定了。 測試表明，新研究能解驗證集中90%的題目，包括NOIP、Codeforce、Leetcode等競賽中的分治和動態規劃題目——這些題目，許多大模型也難以解決。 而且自家的普通筆電就能跑！ 畢竟演算法優化這塊，是大模型乃至整個AI的能力盲點。 即使是Nature刊發過的DeepMind AlphaTensor，為程式合成領域帶來一些震撼不假，但實際作用對業內專業人士來說，「還是不夠」。 所以，AI無法橫掃到的這個領域，演算法優化該咋提速提效？ 北大一支團隊，採取程式演算和程式枚舉結合的辦法，做出了兩套演算法最佳化軟體。 一套可以搞定分治、平行化、增量計算、線段樹等演算法的最佳化，另一套則支援動態規劃演算法的最佳化。

剛剛，披頭四發布“最後一首”新歌，背後是AI製作

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熟悉音樂的朋友們，肯定不會對披頭四（The Beatles）感到陌生，他們被廣泛認為是史上最偉大、最有影響力的搖滾樂隊，也是現代搖滾樂的開端。 披頭四成立於 1960 年，四位成員分別是約翰・列儂、林哥・斯塔爾、保羅・麥卡尼和喬治・哈里森。 1963 年，樂團發行首張音樂專輯《Please Please Me》，1969 年的《Abbey Road》被認為是他們最好的作品。 1970 年，樂團宣布解散。 如我們所知，樂團兩位成員約翰・列儂、喬治・哈里森已經先後於 1980 年、2001 年去世。 如今，《Now and Then》終於與全球喜愛披頭四音樂的樂迷見面。 在這首歌曲的製作過程中，AI 發揮了重要作用。 林哥・斯塔爾和保羅・麥卡尼利用機器學習以及其他 AI 技術將約翰・列儂的原始保真錄音拼湊起來並有了最終的成品曲目。

讓LLM從「錯題」學習，推理能力顯著提升

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這段時間，大語言模型在各種 NLP 任務中取得了重大進展，尤其是在需要複雜的思維鏈（CoT）推理的數學問題方面。 例如在 GSM8K、MATH 這樣的高難度數學任務的資料集中，包括 GPT-4 和 PaLM-2 在內的專有模型已取得顯著成果。 在這方面，開源大模型還有相當的提升空間。 為了進一步提高開源大模型處理數學任務的CoT 推理能力，一個常見的方法是使用註釋/ 生成的問題- 推理數據對（ CoT 數據）對這些模型進行微調，這些數據對會直接教導模型如何在這些 任務中執行CoT 推理。 在最近的一篇論文，來自西安交大、微軟、北大的研究者嘗試探討了另一種提升思路：是否可以透過逆向學習過程（即從 LLM 犯過的錯誤中學習）進一步提高其推理能力？ 就像是剛開始學習數學的學生，首先會從書本上的知識點和例題中學習，但也會進行練習。 解題失敗後，他便知道自己犯了什麼錯誤、如何改正，形成一個「錯題本」。 正是透過從錯誤中學習，推理能力得到了進一步提高。 受這個過程的啟發，這項工作探討了 LLM 的推理能力如何從理解和糾正錯誤中受益。

中國等28個國家發布《布萊切利宣言》，鼓勵AI以安全方式發展

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英國時間11月1日，中國、美國、英國、法國、德國等28個國家和歐盟，在英國的布萊切利莊園簽署了，首個全球人工智慧（AI）聲明－《布萊切 利宣言》。 該宣言明確指出了AI對人類社會的巨大機遇，但AI需要以人為本、可信賴、負責任的方式設計和使用造福全人類。 特別指出了「前沿」AI可能帶來的風險,例如，ChatGPT、Bard、Midjourney等大語言模型以及其他「超」能力的狹義AI。 這類系統的能力難以預測,可能被誤用或失控。 所以，呼籲國際社會通力合作,在現有的國際論壇下制定政策和法規來提升透明度、問責制,並加強對這類前沿AI的科學研究與風險評估，以安全、健康、可靠的方式發展 和應用AI。

大模型上手機，拉開 AI 改變世界的大幕

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打開相機介面，示範人員拍攝了一張眼前風景的圖片。 在相簿中，找到這張圖片，選擇「擴充」功能，結果原本照片沒有拍到的外圍部分，被神奇地「擴充」到了外圍。 另一邊，一台手機彷彿是用來給參觀者自拍的，進入到它的前置鏡頭區域，你會發現，畫面中人物影像的背景被即時替換了，即便自拍者不斷動作，虛擬背景也沒有 穿幫，幾乎感受不到延遲。 而如果稍微仔細一些，你會發現這些用來展示的手機全部開啟了飛航模式——也就是說，上述這些複雜功能，全部跑在手機本地晶片上。 這是2023 高通驍龍峰會的Demo 體驗館，而上述手機演示的AI 功能，全部仰仗於機器內部、剛剛在會上曝光的驍龍8 Gen 3（第三代驍龍8）處理器晶片的算 力。 在AI 大模型火爆的當下，高通在今年的發布會上發布的兩款新品，驍龍X Elite 和驍龍8 Gen 3 晶片，分別在PC 和智慧型手機代表的行動裝置上，實現了百億參數 大模型的本地運行，讓生成式AI 的神奇能力，成為行動裝置的「內建功能」。 在「雲端 AI」之外，借助晶片的高速發展，「終端 AI」已經實現，而二者協同的「混合 AI」的時代，可能已經到來。