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狐狸魔法
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狐狸魔法
9月前
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9月前
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2年前

Szhans: ✨ ChatGPT 推出个性化新能力：长记忆 一早起来，发现ChatGPT 悄悄在释放几个新东西： 🧠 Memory across chats 记忆大幅增强，可以横跨不同对话内容的连续性，记住更多的你。 🔒 Temporary Chat 隐私模式，不会记录任何你的聊天历史，也不会放入模型训练。 📒 Personalization 在个人设定里面，你可以主动训练ChatGPT更快、更明确熟悉你。 例如，和ChatGPT强调一下，「我有一只宠物」 ，以后它就不会忘记了。 从用户视角， 这无疑将带来难以想象的体验大提升， 人们更加离不开「更懂你」的ChatGPT；就像之前不少海外玩家把大量聊天记录拿给它，分析男朋友的心理动机和情感状态等，惊人的好用。 反过来说，不少AI 研究者早就猜到，聊天会并入训练新模型的一部分，成为Open AI先发优势的数据护城河。 而这一次特性升级， 也对整个AI 生态影响深远。 你怎么看？

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2年前
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2年前

Kenny_肯尼: Runway推出了口型同步功能Lip sync，可以让人物说话，而不只依赖旁白。其实对口型早已不是什么新能力，runway只不过整合进自己的生成工作流里而已，AI产品们，也开始互相卷起来，下一步可能是更好的表情控制，动作控制，把生成单镜头的「布景、角色表演、声音」完善到拍摄单镜头的水平。 产品逻辑 1. 输入文本，选择音色/克隆音色，或者直接上传说话音频 2. 选择人像 3. 生成可以说话并且口型同步的视频 相关工具 - Pika：跟runway的能力和定位相似，前段时间刚刚推出 - Synclabs：专注做口型同步，可以对影视作品做翻译和口型同步，并提供API接口，效果很好 - Heygen：偏服务数字人场景 - D-ID：也是数字人场景，23年1月就有人用midjourney+D-ID做AI人物说话短片，例如The Bible as an 80s Sitcom https://www.youtube.com/watch?v=rjVv2raNLYw

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2年前

歸藏: 整理和翻译了一下昨晚英伟达GTC大会的公告，下面是其中的十个要点（Claude 搞长文内容总结提炼真方便啊）： NVIDIA推出新的Blackwell计算平台，旨在为万亿参数的大语言模型实现实时生成式AI。 Blackwell架构比前代Hopper架构的训练性能提升2.5倍(FP8)，推理性能提升5倍(FP4)，采用第五代NVLink互连，可扩展到576个GPU。 NVIDIA GB200 Grace Blackwell超级芯片通过900GB/s超低功耗NVLink芯片间互连，将两个Blackwell B200 GPU连接到Grace CPU，实现高度集成和内存一致性。 NVIDIA推出NVLink Switch芯片，每个可以以1.8TB/s的速度连接四个NVLink，并通过片上通信减少来降低网络开销。 NVIDIA GB200 NVL72是一个多节点、液冷、机架式系统，在单机架内可提供720 PFLOPS的AI训练性能和1.4 EFLOPS的AI推理性能。 全新NVIDIA DGX SuperPOD采用NVIDIA GB200 Grace Blackwell超级芯片，专为万亿参数模型设计，可提供11.5 EFLOPS的AI超算能力(FP4)和240TB高速内存。 NVIDIA发布NIM(NVIDIA Inference Microservices)，通过组装加速库和生成式AI模型，让开发者能更轻松地构建和部署定制化AI应用。 NVIDIA Omniverse Cloud以API形式开放，让开发者能将Omniverse核心技术集成到设计、自动化软件和仿真工作流中，加速构建数字孪生应用。 NVIDIA发布Isaac机器人平台更新，包括Isaac Perceptor感知SDK和Isaac Manipulator机械臂控制库。同时宣布面向人形机器人的Jetson Thor计算机和Project GR00T通用基础模型。 NVIDIA与台积电、新思科技合作，将突破性的计算光刻(computational lithography)平台cuLitho推向量产，可将芯片制造中的光刻工艺加速40-60倍。 公告全文翻译：https://quail.ink/op7418/p/e88bb1e4bc9fe8bebegtce5a4a7e4bc9ae585ace5918aefbc8ce696b0e7a1ace4bbb6e38081e696b0e68a80e69cafe38081e696b0e69cbae599a8e4baba

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2年前
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2年前

艾逗笔: 以下是我在做和想做的一些产品，大家有什么偏好或建议吗？👇 1. 套壳对话/画图/generator， trys.ai 2. RAG 联网搜索，thinkany.ai 3. 信息处理文章/音频/视频/pdf解析与摘要，zknown.ai, readknown.cn 4. 群聊总结/群管理工具，chatsum.ai 5. 取名智能体服务，namep.ing 6. GPTs 导航站, gpts.works 7. AI 通用导航站，aix.ing 8. 一键发布文章/视频/动态，提交产品工具，onepub.io 9. AI 数字人，声音转换/数字人克隆/复活，整合 heygen / whisper 的一些能力 10. 智能体工作流编排平台，类似 dify/fastgpt/coze 11. 代码生成平台，text-to-code，类似 v0.dev 12. 视频创作者工具，text->脚本->插画->视频->发布 13. AI 音乐播放器，类似网易云音乐，播放 suno AI 生成的音乐

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2年前

歸藏: 软件开发者 Shesh 这个对软件开发未来的思考有点意思，描述了一下为什么他认为 AI 不会取代“软件开发人员”。 我翻译了一下全文，下面是主要观点和全文地址： 1️⃣ 软件开发的核心在于管理复杂性，将业务问题从现实世界转化为数字模型。 尽管Excel和低代码工具为业务用户提供了低门槛的数据组织、数据分析和流程自动化手段，但它们无法处理复杂的业务工作流程。 2️⃣ 业务逻辑必须以明确无误的格式定义，这是编程语言、Excel公式或低代码流程的共同特点。 即使未来的AI编码者能够根据对话英语指令生成软件产品，后台仍然需要一个正式的业务逻辑定义，这在本质上类似于“代码”。 3️⃣ 即使AI编码者能够从对话英语中生成业务逻辑，仍然需要人们理解后台生成的代码，并在必要时进行修改。 因此，直到AI编码者能够以确定性的方式生成这些业务逻辑，软件开发者的需求仍将存在。 全文翻译：https://quail.ink/op7418/p/e585b3e4ba8ee8bdafe4bbb6e5bc80e58f91e69caae69da5e79a84e6809de88083

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2年前