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独家 | Gen-1——可以改变视频风格的AI模型

翻译：吴振东校对：张睿毅本文约1000字，建议阅读3分钟本文简单介绍了Runway公司的发展史，以及他们新推出的生成式AI模型Gen-1，可用于通过应用文本提示或者参考图像所指定的任意风格，将现有视频转换为新视频...该公司现在发布了名为Gen-1的人工智能模型，可以通过应用文本提示或者参考图像所指定的任意风格，将现有视频转换为新视频。...斯蒂芬-科尔伯特（扣扣熊）主持的《深夜秀》的制作人使用Runway软件来编辑节目画面；热门电影《瞬息全宇宙》的视觉效果团队利用Runway公司的技术创建了一些场景。...他们在去年发布了一个类似于文本转视频的模型，就像Meta的Make-a-Video和谷歌的Phenaki模型一样，这些种模型都可以从头生成非常短的视频片段。...未经许可的转载以及改编者，我们将依法追究其法律责任。 点击“阅读原文”拥抱组织

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Meta裁掉ML研究团队；KataGo神经网络漏洞可让业余棋手取胜 |AI一周快讯

然而，一位被裁的前Meta 研究科学家在推特上表示说：“他和整个名为‘概率’的研究组织被裁掉了，该组织专注于在基础设施堆栈中应用机器学习。”...对整个团队的裁撤，说明事实可能并非扎克伯格所说的对人工智能和元宇宙有所“偏爱”。...对于算法模型的参数量正以指数级增长的人工智能产业来说，如果未来能与量子计算碰撞出火花，必将有巨大的想像空间。...由于只在角落获得分数，而在其他领域没有获得分数，因而被对手获得更多分数而落败。然而，如果将这种策略用在和人类的对弈上肯定是没有用的，这也说明神经网络还缺少人类的谋篇布局思考能力。...这项实验的推出将为Copilot引入一些语音命令，协助开发者可以在不使用键盘的情况下直接编程。据了解，这一程序可以直接通过自然语来表达。

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    资源 | Synonyms：一个开源的中文近义词工具包

    如果我们想把单词输入机器学习模型，除非使用基于树的方法，否则需要把单词转换成一些数值向量。...一种直接的方法是使用「one-hot encoding」方法将单词转换为稀疏表示，如下所示向量中只有一个元素设置为 1，其余为 0。 ?...首先是将高维 one-hot 形式表示的单词映射成低维向量。例如将 10，000 列的矩阵转换为 300 列的矩阵，这一过程被称为词嵌入。第二个目标是在保留单词上下文的同时，从一定程度上保留其意义。...连续的词袋（Mikolov 等人，2013 年） CBOW 可以看作一个具有先知的语言模型，而 skip-gram 模型则完全改变将语言模型的目标：它不像 CBOW 一样从周围的词预测中间的词；恰恰相反...: [[], []]首先 : [[], []]是 : [[], []]将 : [[], []]高维 : [['萧士达', '浦罗哥', '希尔伯特', '庞加莱', '欧拉', '几何', '群论',

    1.7K80

    马斯克的「元宇宙」梦

    事实上，早在推特之前，Facebook就已经遇到过类似的情况，所以，我们才看到了后来扎克伯格对于Facebook的一系列的改造。包括，大举进军区块链；包括，全力拥抱元宇宙，无一不是如此。...尽管外界对于扎克伯格投身元宇宙有很多的非议，甚至还有人认为，扎克伯格之所以会投身到元宇宙的怀抱里，最为根本的一个原因就是为了赢得资本市场的关注，让Facebook的估价再一次重振雄风。...而马斯克之所以会选择在这样一个时刻将推特收入囊中，除了和推特本身的报价有关之外，更多的原因在于，元宇宙的发展业已成熟，它已经从一个蹒跚学步的孩童逐渐成长为一个快速奔跑的少年，而借助推特，马斯克则可以实现梦寐以求的元宇宙梦想...，直到元宇宙出现之后，马斯克才真正找到了答案。...我们都知道，早在Facebook宣布大力拥抱元宇宙之前，它就已经在区块链领域深耕多年，并且还发布了引发了诸多关注的数字货币Libra，尽管Libra后来并未获得扎克伯格真正想要的效果，但是，它的确让我们看到了区块链与数字货币之间的关系

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    使用开源人脸特征提取器进行脸部颜值评分

    使用环境：ubuntu14.04，opencv3.2.0，dlib19.6，python2.7 一、准备工作： 1、下载dlib库，下载特征提取模型。...： http://dlib.net/files/shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2 2、数据准备：准备不同类型的脸部图像，注意选用颜值不同的照片，该部分具有一定的主观性...将整理好的图片分别用文件夹包含好，每一个文件夹为一类颜值分数。在确保能够检测到脸的情况下，将每张图片送入网络提取特征，同时为其加入标签，表示颜值所属类别，为后续测试分类做好准备。...欧氏距离 （2）基于线性组合系数的接近度表示： 我们将表1的数据矩阵进行转置，得到如下表所示的矩阵： ? 样本数据转置矩阵 将以上矩阵设为A，测试图片所形成的特征列向量为b。 ?...对于使用线性组合方法的，取到这三张对应的而后使用权重的方法。 最后将2种方法结合，我们认为第二种方案更可信，以0.6权重加权，第一种方案，以0.4权重加权。

    2.6K90

    手把手教你在浏览器中使用脸部识别软件包 face-api.js

    但是，一直有人问我能否在浏览器中完整地运行整个人脸识别的流程 最后的答案是肯定的，多亏了 tensorflow.js，利用好 tfjs-core, 我成功实现了部分相似的工具，这些小工具能够让你得到和使用...这个网络返回包围每张脸的 bounding box，以及其对应的分数，即每个 boundingbox 中包含人脸的概率。这里的分数用于过滤边界框，因为图像中可能根本不包含人脸。...加载模型数据 根据您的应用程序的需求，您可以专门加载您需要的模型，但是要运行一个完整的端到端示例，我们需要加载人脸检测、 脸部特征点和人脸识别模型。模型文件可以在 repo 或点击这里获取。...模型的权重已经被量化，与原始模型相比，将模型文件的大小减少了 75%，以允许您的客户只加载所需的最少数据。...使用 score > minScore 检测面部边界框，我们简单的说： ? 完整的面部描述包括检测结果（边界框+分值），脸部特征，以及计算描述符。

    1.6K10

    苹果禁止在其所有产品上使用元宇宙 它提供哪些替代方案？

    据彭博社近日报道，该市场的利润预计将达到约8000亿美元。 　　苹果公司是摆脱这种狂热的例外，它似乎不相信扎克伯格所提倡的元宇宙。...他补充说，“随着时间的推移，苹果可能会制造出可以全天佩戴的轻便眼镜。” 拥抱增强现实 　　根据米洛在他的报告中提及的内容，鲁宾指出了一些可能会让苹果在这个时候避开虚拟世界的其他原因。...苹果公司将增强现实作为虚拟现实的替代品，这可能在其拒绝扎克伯格所倡导的元宇宙方面发挥了作用。...他说，“随着时间的推移，苹果将学习并努力生产更便宜、可供公众使用的耳机，就像iPhone一样。”他强调，“高价从来都不是一些沉迷于苹果产品的消费者的障碍，苹果的产品从来都不便宜。...他解释说，这就像问消费者互联网对他们意味着什么;“你可能会得到许多不同的答案，有些人会告诉你互联网是谷歌，而另一些人会说它是推特、Facebook或YouTube，每个人都根据他使用互联网的方式做出回答

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    马斯克收购推特的背后

    然而，如果仅仅只是将马斯克收购推特的原因归结于此，而没有将马斯克收购推特放置在大的社交市场的环境下，没有将马斯克收购推特放置在他所布局的商业版图中，我想，我们是无论如何都无法获得有关马斯克收购推特的真实的内在逻辑的...笔者认为，社交行业的这样一场改变，并不仅仅只是局限于扎克伯格式的仅仅只是停留在技术上的变革，而是更多地深入到了社交行业真正应当承担怎样的功能和角色，应当发挥什么样的作用上。...如何实现这种目的，收购推特，打造一个自我发声的平台，无疑是最为重要的一个步骤。 推特并不仅仅只是推特本身 仅仅只是将推特看成是一个社交平台，仅仅只是将马斯克收购推特看成是一笔收购，其实并不完全正确。...现在，我们所看到的Facebook正在全力拥抱元宇宙，其实早在布局元宇宙之前，扎克伯格还布局过区块链，布局过数字货币Libra。...跳出推特仅仅只是推特本身来看待马斯克收购推特这件事，我们或许才能得出一个更加完美，更加全面的答案。

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    干货 | 2018 机器阅读理解技术竞赛冠军 Naturali 分享问答系统新思路

    ； 在分数排名前 k 的段落中，选择最早出现的段落； 选取标题，这个段落以及下一个段落； 对于第 3 到第 10 个段落，选取每个段落的第一句话； 将所有选取的内容以特殊分隔符连接在一起，截取最前面不超过预设最大长度的内容...四、模型整体结构 我们使用的模型整体结构，是经典的端对端阅读理解模型结构，分为四层： ?...在单一模型中我们运用 BiDAF，在集成模型中则会运用到不同的匹配层得到的结果进行集成。 第四层：答案片段抽取层 最终，我们利用指针网络进行答案抽取。...六、单一模型实验结果 我们的 ROUGE 分数最终能够远远超出基线系统分数，是通过篇章预处理、预训练词向量、其他特征、多个答案、联合训练、最小风险训练等方法综合累计得来的。 ?...）做成了一个集成模型，比单一模型的 ROUGE 分数又高出了 1.5 个点。

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    2018 机器阅读理解技术竞赛冠军 Naturali 分享问答系统新思路

    ； 在分数排名前 k 的段落中，选择最早出现的段落； 选取标题，这个段落以及下一个段落； 对于第 3 到第 10 个段落，选取每个段落的第一句话； 将所有选取的内容以特殊分隔符连接在一起，截取最前面不超过预设最大长度的内容...四、模型整体结构 我们使用的模型整体结构，是经典的端对端阅读理解模型结构，分为四层： ?...在单一模型中我们运用 BiDAF，在集成模型中则会运用到不同的匹配层得到的结果进行集成。 第四层：答案片段抽取层 最终，我们利用指针网络进行答案抽取。...六、单一模型实验结果 我们的 ROUGE 分数最终能够远远超出基线系统分数，是通过篇章预处理、预训练词向量、其他特征、多个答案、联合训练、最小风险训练等方法综合累计得来的。 ?...）做成了一个集成模型，比单一模型的 ROUGE 分数又高出了 1.5 个点。

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    GAIR 2023：AI 历史中的机缘与巧合，青年科学家的探索与突破

    在学期间，他受到数学教师哈恩和门格尔的影响转攻数学，当时没有人可以想象，这一决定对我们今天的世界将会产生什么样的巨大影响。...“哥德尔不完备定理”的背景板是将哥廷根学派带至巅峰的希尔伯特（David Hilbert）提出的“希尔伯特计划”。这一雄心勃勃的计划旨在证明数学系统的一致性和完备性，也是20世纪数学发展的主要驱动力。...围绕希尔伯特提出的第三个问题“数学是可判定的吗”，24岁的艾伦·图灵（Alan Turing）在1936年找到了一个解决方法。...在第二次世界大战中，图灵将他的思考付诸实践，带领团队打造了一台真正的计算机，为盟军破解纳粹的情报密码立下了汗马功劳； 当哥德尔提出对希尔伯特的质疑时，希尔伯特的学生、27岁的冯·诺依曼（von Neumann...8月14日，一群涌动着探险家、变革者、英雄血液的创新者，也将让最前沿、最奇思妙想的大模型技术突破与商业试验，以空前肆无忌惮的方式绽放。

    31920

    从人机共生体的视角，重新理解机器人产业方法论

    庞伯特机器人具有类人化结构，不同于市面上以挤压方式进行发球的设备，庞伯特能够高度模拟类人化的发球方式，模拟人类发球时对球方向和旋转，实现两跳发球。...而利用不同的球拍胶面，还能打出不一样的球，这些都能更好地辅助人类运动员进行训练。 显然，庞伯特机器人正在将技术思维（technical thinking）与人类智慧相结合，为人机共生打开了新的窗口。...将深度学习神经网络与强化学习相结合，让对打机器人和发球机器人能够通过大量复杂环境的交互，运用各自的人工智能算法平台，不断得到反馈，互相学习到新的技能与策略，机器人之间的对战也能不断提升算法模型的复杂度与智能度...那么，作为人类和机器的预期前景，其中是否也埋藏着商业价值的富矿呢？ 答案是肯定的。 以庞伯特机器人为例，未来就有可能缔造出不少新的产业机遇。...这会为成为机器人社会意识的起点吗？ 4-6月，庞伯特会在B站（@庞伯特）定期发布机器人课堂的实时动态，不妨和我们一起去围观吧。

    41300

    NAACL 2019最佳论文：量子概率驱动的神经网络（附代码&文献）

    将同一个希尔伯特空间的状态（state）来一统不同粒度的语言单元。包括可学习组件也将嵌入到与词语相同的希尔伯特空间，这样人们有机会去通过人类易于理解的语言单元（比如词级别）来诠释学习到的组件。...值得注意的是，所有状态都是单位的，而且这样的状态向量都是复数的。 希尔伯特空间一统不同粒度的语言单元 ?...如图所示，词就像粒子一样（同时处于不同的位置，有一个波函数来描述它出现的不同地方的概率，但是义原是离散的，所以它实际上是一个离散的概率分布来描述），被认为是嵌入在希尔伯特空间的一个状态，也就是一个复数的单位状态向量...本文模型将需要匹配的两个文本对象各自的 N-gram 同时向一个投影平面投影，投影的长度的平方对应混合系统投影到该投影平面的概率。 根据投影长度来判断两个文本对象是否匹配。...因为投影平面是由一个向量张成的子空间，该投影向量跟词语同时嵌入在同一个希尔伯特空间，所以可以通过最靠近该投影向量的词向量来理解投影向量可能蕴含的含义。

    1.1K31

    CVPR 2023 | IDEA与清华提出首个一阶段3D全身人体网格重建算法

    为了解决以上问题，我们提出了首个一阶段的算法 OSX，我们使用一个模块感知的 Transformer 模型，同时估计出人体姿态, 手势和脸部表情。...下图是 UBody 的部分数据可视化。...具体的，我们使用一个可微分的感兴趣区域对齐（Region of Interest Alignment）操作，将手和脸部的特征图进行上采样，因而获得多尺度的手、脸高分辨率特征 。...Component Token： 最终，这些模块 token 通过全连接层，转换为手势和脸部表情，并于身体姿态和形状一起，输入 SMPLX 模型，转换为人体网格。...接着，我们使用一个多阶段渐进拟合技术（Progreesive Fitting），将 OSX 输出的人体网格转换为三维关键点（3D Keypoints），并投影到图像平面，与估计的二维关键点（2D Keypoints

    1.1K30

    数论重大突破：120年后，希尔伯特的第12个数学难题借助计算机获得解决

    其实，在希尔伯特提出他的 23 个问题清单前不久，数学家们就发现了一些与有理数相关的特定数字的构建块，其中这些有理数可以使用整数比例来表示。...希尔伯特和 Stark 都曾考虑使用复数，而 Gross 使用了 p 进数（p-adic numbers）。 这两种方法都是标准数字的替代方案，标准数字使用不同的方法来确定两个数字是否接近。 ?...即便如此，起初 Gross 将复数转换为 p 进数似乎却没有让 Stark 猜想的证明问题更进一步。...事实证明，相比于复数，使用 p 进数更容易解决数学中一些重要的问题，希尔伯特的第 12 个问题恰恰如此。...使用 p 进数分析为希尔伯特的问题提供了答案，但使用复分析的原始问题仍需未来的数学家探索。可能有很多方法来描述构建块，未来也许能够使用复数来描述它们，从而满足希尔伯特的最初要求。

    70030

    从图灵机到量子计算机，计算机可以解决所有问题吗？

    例如数学家希尔伯特提出的 23 个数学问题中的第 10 个问题： 希尔伯特第 10 问题： 是否存在一个算法能判定任何丢番图方程有无整数解？...这个问题其实是希尔伯特提出的另一个问题的子集： 可判定性问题： 是否存在一个算法能够判定任何数学命题的真伪？如果存在这样的算法，那么很多数学问题都可以直接得到答案。...如果不存在这样的算法，希尔伯特第 10 问题自然也不成立。...3、停机问题（Halting Problem）： 为了解决希尔伯特的可判定性问题，图灵将 “判定数学命题真伪” 的问题转化为 “判定图灵机是否会停机” 的问题，即著名的停机问题 —— “是否存在一个能够判定其它图灵机是否会停机的通用图灵机...随后，图灵提出了著名的停机问题，并通过巧妙的逻辑悖论证明了停机问题在图灵机上是不可计算的，这是最早被证明无法解决的可判定性问题之一，为希尔伯特的可判定性问题提供了一个反例论证。

    95320

    扎克伯格最新采访：Meta最强开源模型Llama 3凭什么值百亿美金

    我相信，在未来，我们不会仅仅满足于将问题输入一个查询窗口来寻求答案。我们将会有不同的记忆存储方式或定制模型，这些模型将更加个性化地服务于人们。这些都是人工智能所需发展的不同能力。...还是如您之前所说，是保持模型大小不变，但功能和应用场景更加多样化？ 扎克伯格：关于这个问题，我们目前可能还没有明确的答案。...帕特尔：你提到的“将更多内容纳入模型本身”，能否具体解释一下，您是如何通过训练将这些期望的功能融入模型中的？你所说的“纳入模型本身”具体指的是什么？...帕特尔：你如何看待模型训练是否会走向商品化的趋势呢？ 扎克伯格：我认为训练的发展有多种可能性，其中商品化确实是其中之一。商品化意味着随着市场上选择的增多，训练的成本将大大降低，变得更加亲民。...一旦我们能够将这些任务转移到我们自己的芯片上，我们就能将更昂贵的英伟达GPU用于训练更复杂的模型。我们期望在不久的将来，能够使用自己的芯片首先训练一些相对简单的模型，并最终拓展到训练这些庞大的模型。

    19810

    ACL 2024 | 对25个开闭源模型数学评测，GPT-3.5-Turbo才勉强及格

    （1）数值变化：指改变数值数据或其类型，本文定义了三个子类别： 数值替换：在同等数位和类型下替换数值，例如将问题中的 “16” 替换为 “20”。...数位扩展：增加数值的位数，例如将 “16” 替换为 “1600”。 整数 - 小数 - 分数转换：将整数更换为小数或分数，例如将 “2” 转换为 “2.5”。...运算逆转：将原问题的某个已知条件转换为 GSM-Plus 变体问题的待求解变量。例如，图 2 中原问题的陈述 “每个鸭蛋 2 美元” 转换为新问题的疑问句 “每个鸭蛋的价格是多少？”...则转换为新问题的已知条件” 她每天在农贸市场赚 18 美元” （3）问题理解：指在意思不变的前提下，用不同词句重新表述数学问题，如” 珍妮特养了一群鸭子，这些鸭子每天产 16 个鸭蛋。...首先，利用 GPT-4 的问题改写能力生成问题变体，然后为这些变体生成候选答案；为确保数据质量，所有由 GPT-4 生成的问题变体和答案都要经过人工标注团队进行严格检查。

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    【论文阅读-域自适应】Can We Evaluate Domain Adaptation Models Without Target-domain Labels?

    对此，本文提出了一种迁移分数(Transfer Score)的评估指标。...在此基础上，主要实现了三个新的任务： 选择最优的UDA模型 优化UDA模型的超参数 识别UDA模型训练到多少epoch表现最佳。...提出动机 概述中已提到，本文提出的迁移分数TS分数指标主要用来度量UDA模型的有效性，换言之是度量源域和目标域的域差异。那么，难道之前就没有类似指标了吗？...\mathcal{H} ：核函数所对应的再生核希尔伯特空间（RKHS） 上式表示在再生核希尔伯特空间中，两个分布的均值嵌入之间的距离。...) n=cosine.size(0) cosine=cosine.flatten()[:-1].view(n-1,n+1) cosine=cosine[:,1:] # 将余弦相似度转换为角度

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