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亚马逊宣布推出人工智能对话式购物体验

亚马逊的标志背后是有原因的。箭头形状从字母“A”延伸到字母“Z”,甚至与它形成一个微笑,表明亚马逊拥有从A到Z的一切。 除了拥有衣服、鞋子、电影(prime video)等一切外,它甚至还引入了人工智能。 最近,亚马逊推出了Rufus Rufus 现在可供部分客户在下次更新其亚马逊购物应用程序时使用。要使用 Rufus,测试版中的客户只需开始在亚马逊移动应用程序的搜索栏中输入或说出他们的问题,屏幕底部就会出现一个 Rufus 聊天对话框。客户可以展开聊天对话框以查看问题的答案,点击建议的问题,并在聊天对话框中提出后续问题。客户可以随时关闭 Rufus 以返回其传统搜索结果,方法是向下滑动以将聊天对话框发送回屏幕底部。 Rufus 是一种先进的 AI 工具,它融合了来自亚马逊和更广泛网络的相关数据,为客户提供有见地的答案,帮助他们在购物体验中做出明智的选择。承认生成式人工智能的起步阶段,人们认识到该技术可能并不总是达到绝对精度。我们坚定不移地致力于完善我们的人工智能模型,并不断努力微调响应以持续增强。客户在这种演变中发挥着举足轻重的作用,因为鼓励他们通过竖起大拇指或竖起大拇指来评价回复来分享他们的经验和见解。此外,提供自由格式反馈的选项使用户能够为迭代改进过程做出贡献。通过这种协作方式,Rufus 努力发展并成为客户在动态在线购物环境中导航的日益宝贵的资源。

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利用人工智能让照片栩栩如生:如何仅用图片和声音片段让任何人脸说话

一次性会说话的人脸生成简介 人工智能在多媒体中的出现为众多创新打开了大门,其中之一就是一次性的说话面孔生成。该技术利用单扬声器视听相关学习的强大功能,将静止图像与音频输入同步动画化,从而创造逼真的说话效果。这项技术的本质在于它能够从单个图像和音频剪辑生成动态面部动画,使其成为从娱乐到虚拟助手等各种应用的宝贵工具。 一次性会说话的人脸生成背后的核心技术 一次性会说话的人脸生成利用深度学习模型来理解和模仿与音频输入相对应的人脸的自然运动。这些模型在包含视频剪辑的数据集上进行训练,这些视频剪辑可以捕获各种面部表情和语音。这种训练使模型能够在特定的音频提示和面部运动之间建立相关性。 代码片段:加载模型 实现说话人脸生成的最佳实践 数据准备:确保音频和图像输入质量高。干净、高分辨率的图像和清晰、无噪音的音频剪辑可产生最佳效果。 模型训练:如果自定义或重新训练模型,请使用包含各种语音细微差别和面部表情的多样化数据集,以提高模型的准确性和稳健性。 推理优化:在为实时应用程序部署模型时,利用 GPU 加速和模型量化技术优化推理过程。 代码段:准备用于推理的数据 生成会说话的脸的分步指南 设置环境:克隆存储库并安装依赖项。这可确保您拥有运行模型所需的所有库和框架。 加载您的数据:准备您的单个图像和音频文件。图像应清楚地显示说话者的脸部,音频应该是语音的清晰录音。 运行模型:使用提供的脚本或编写自定义脚本将数据输入到模型中并生成会说话的人脸动画。 每个步骤的必要性 数据准备:确保与模型的兼容性,并最大限度地提高输出质量。 模型训练/加载:自定义训练可以提高模型在特定类型的人脸或声音上的性能,而加载预训练模型可以简化快速演示的过程。 推理优化:对于需要实时性能的应用程序至关重要,可增强用户体验。 结论:一次性会说话的脸生成的未来 一次性会说话的人脸生成站在数字媒体创新的最前沿,其潜在应用范围从个性化内容创建到增强的互动体验。随着技术的成熟,我们可以期待更复杂的模型能够制作出更细致入微、更逼真的动画。本指南不仅引导您完成生成会说话的人脸的实际步骤,还强调了该技术在弥合静态图像和动态交互之间差距方面的重要性。从一张图像到一张会说话的面孔的旅程概括了现代人工智能的魔力,为创作者和开发人员打开了新的视野。

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为什么你应该像管理人一样管理人工智能。

现在,每个人都担心人工智能会抢走他们的工作。 对经理来说,好消息是它不能。(目前) 我们离人工智能可以将人类排除在外的地步还很遥远。 相反,人工智能将节省你学习技术技能的时间,这样你就可以专注于人类最擅长的事情:讲故事、创造性思维和解决问题。 当你通过自然语言取得更多成就时,脱颖而出将归结为你的软技能和领导力。 知道如何驾驭工作场所环境、传达任务指令以及能够确定任务优先级变得越来越重要。 大多数人不是天生的管理者,这需要大量的情商、耐心和时间来发展。 尽早开始练习这些技能的人将成为人工智能时代的冠军。 公司将开始招聘能够同时管理人类**和人工智能的领导者,**到本世纪末,这将成为最有价值的技能之一。 以下是如何更好地管理人工智能的三个技巧(也适用于人)。 1. 用自己能理解的语言说话。 在与 AI 模型交谈时,重要的是要认识到它具有与您不同的数据集或未体验。 就像你与来自不同教养或文化的同事交谈时,很容易产生误解,因为你们俩可能会根据相同的输入得出不同的结论。 例如,想象一下,你正在和你的朋友谈论旧金山 49 人队的四分卫布洛克·珀迪,谈论他们在 NFC 冠军赛中令人震惊的表现。 你说,“布洛克·珀迪病了! 你的朋友可能会明白你是在说布洛克·珀迪真的很擅长足球。 现在,想象一下与你的祖父进行同样的对话,他从未听说过带有积极含义的疾病。他现在可能担心这位 49 岁的人有机会参加超级碗比赛,因为布洛克·珀迪 (Brock Purdy) 会咳嗽。 人工智能也是如此,根据你的输入,它可能会根据之前的训练将你的指令解释为完全不同的东西。 这就是为什么你必须花时间学习如何提示人工智能获得你正在寻找的输出,就像你需要考虑同事如何误解你所说的话一样。 但是,您如何管理与您没有共同点的事物或人呢? 你没有。 2. 给它背景。 当人们得到指示时,他们需要上下文。 人工智能也是如此。 想象一下,如果你从前面开始的对话,“布洛克·珀迪病了! 即使你的朋友知道这个词是什么意思,他们很可能也不知道你在说什么。 他们可能会问自己布洛克是谁,为什么你这么关心他的健康。 这就是为什么在提示 AI 时,重要的是你要向他们提供与人类相同的背景信息来完成任务或对话。 随着 AI 的令牌限制的增加,提供足够的上下文将变得越来越容易,以便它知道如何响应您的提示。 目前,可能很难将您想要的所有上下文放入聊天框中,因为它会提供错误,指出消息太长。 解决这个问题的最好方法是将任务分解成更小的部分,以规避人工智能的金鱼般的记忆,我知道这很令人沮丧。 3. 比你的实习生更好地对待它。 就像实习生一样,当人工智能犯错时,很容易变得紧张。 与你的实习生不同,你将在你的公司工作超过两个月,所以无论你喜欢与否,你都必须学习如何使用它。 就像实习生一样,因为做错事而对人工智能感到不安是没有成效的。…

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人工智能能让我们变得富有吗?

人工智能能让我们致富吗? 我们正处于人工智能 (AI) 革命的风口浪尖,这场革命将彻底改变全球经济。随着思考机器在更多领域与人类的能力相匹配,甚至超过人类的能力,生产力似乎已经准备好飙升到前所未有的水平。随着工作和工作经历彻底的重塑,关键问题变成了:这些迫在眉睫的人工智能财富会涓涓细流,让许多人致富,还是涓涓细流,集中在少数人身上? 一方面,自动化提高了每小时工作的产出,提高了一个国家的GDP。从日常工作中解放出来的时间可以用于更令人满意、更高技能的工作。按照这一逻辑,人工智能应该通过提高生活水平、增加闲暇时间和接近零的边际生产成本来广泛地丰富社会。乌托邦式的愿景出现了,人类追求激情项目,改善社区并探索深刻的真理,而智能软件和机器则嗡嗡作响,顺利地管理着平凡和物理。 然而,现实很少如此整齐地上演。在电气化和计算等技术进步浪潮之后,收入不平等随着整体经济扩张而扩大。人工智能热潮是否会随之而来,主要使高管团队和投资者受益,同时取代工人并压低工资?或者,如果治理结构积极主动地公平分配收益,这一趋势能否逆转?让我们更深入地探讨人工智能财富涓涓细流与涓涓细流的案例。 涓滴视角 人工智能乐观主义者认为,它的崛起可以与从农业到工业的历史性转变相媲美。正如过去的生产革命在取代工作的同时推动了前所未有的财富创造一样,人工智能也将极大地提高总体生活水平。当然,特定的工作已经过时了,但随着时间的推移,其他工作会重新出现。在此期间,价格下跌让较低的工资购买了稳定的商品和服务。到目前为止,技术怀疑论者错误地预测了每一次自动化浪潮的大规模失业。那么,当人类的适应能力、动力和创造力似乎总是激发新的价值领域时,为什么这个时候会有所不同呢? 因此,从涓滴的角度来看,虽然人工智能在短期内重塑了劳动力市场,但其长期影响看起来远大于消极影响。是的。。。

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人工智能在医疗保健中不断变化的作用:改变患者护理

人工智能在医疗保健中不断变化的角色:改变患者护理 人工智能 (AI) 正在彻底改变医疗保健领域,开创精准医疗、改进诊断和个性化患者护理的新时代。从疾病的早期发现到增强治疗策略,人工智能被证明是寻求更有效和高效的医疗保健解决方案的游戏规则改变者。 1. 早期发现和诊断: 人工智能以惊人的速度和准确性分析大量医疗数据的能力正在重塑疾病的早期检测。机器学习算法可以识别医学图像中的细微模式,有助于早期诊断癌症、心血管疾病和神经系统疾病等疾病。 2. 个性化治疗方案: 多亏了人工智能,一刀切的治疗方法正在让位于个性化医疗。通过分析遗传、生活方式和临床数据,人工智能系统可以为个体患者量身定制治疗计划,优化疗效并最大限度地减少副作用。这种向精准医疗的转变标志着以患者为中心的护理取得了重大进展。 3. 预测分析和预防保健: 人工智能的预测分析功能使医疗保健专业人员能够识别有患特定健康状况风险的个人。这种积极主动的方法可以及时采取干预和预防措施,从而有可能减轻医疗保健系统的整体负担并改善患者的治疗效果。 4. 简化行政流程: 除了临床应用之外,人工智能还简化了医疗保健领域的管理任务。日常流程的自动化,如预约安排、计费和病历管理,使医疗保健专业人员能够更专注于患者护理,提高整体效率并减轻管理负担。 5. 虚拟健康助理和远程医疗: 人工智能驱动的虚拟健康助手和远程医疗平台正在提供可访问和个性化的医疗保健体验。这些工具提供远程监控、及时的健康建议以及患者和医疗保健提供者之间的有效沟通,这在实际获得医疗保健可能具有挑战性的时期尤其重要。 6. 挑战和道德考虑: 随着人工智能越来越多地融入医疗保健,伦理考虑也随之而来。确保数据隐私、维护敏感健康信息的安全以及解决人工智能算法中的偏见是需要注意的关键方面,以促进对这些技术的信任和道德使用。 7. 合作共赢: 人工智能在医疗保健领域的成功集成需要医疗保健专业人员、技术人员、政策制定者和患者之间的合作。开放的沟通、跨学科的伙伴关系和对道德准则的承诺将塑造人工智能在医疗保健领域的未来,确保进步使提供者和患者都受益。 人工智能正在重塑医疗保健格局,为改善患者治疗效果、增强诊断和简化医疗保健流程提供了前所未有的机会。在我们驾驭这一变革之旅时,在创新、道德考虑和协作努力之间取得谨慎的平衡对于充分利用人工智能在医疗保健领域的潜力并确保所有人拥有更健康、技术更先进的未来至关重要。

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尖端聚类技术:Spark 驱动的 K-Means 聚类优化方法

尖端聚类技术:一种火花驱动的 K 均值聚类优化方法 在我以前的公司,我们利用 K-means 聚类来分析社交媒体数据,特别关注消费品和对话。该过程从社交媒体元数据的收集和处理开始。然后,我们从这些数据中生成嵌入,这些嵌入用于使用 K-means 聚类将数据聚类到各种有机主题中。每个主题都包含具有相似性的推文,形成不同的对话集群。 然后使用人工智能技术分析这些集群,以总结集群每个主题中的对话。这种方法使我们能够识别和分类与体育、政治、食品、媒体等相关的讨论,并了解消费者对特定对话和产品的情绪。该框架旨在通过对数百万个聚类的分析,利用嵌入和 K-means 聚类来有机地理解主题。 但是,我认识到了一个需要改进的关键领域。这些聚类的质量需要提高,以确保我们分析的准确性。具体来说,我们必须确定最佳聚类数 (K),以防止聚类边缘的数据点(具有相似的语义含义)被错误地分组。错误分类可能会导致结果混淆或不准确。例如,搜索名为巨人队的足球队的信息可能会错误地检索有关旧金山巨人队的数据,从而导致荒谬的结果。 解决这一问题至关重要。在大型数据集中确定最佳 K 是数据科学中的一项重大挑战,这带来了计算效率障碍。成功克服这一挑战对于我们产品的潜力和有效性至关重要。 我解决这个问题的第一步是集成 Spark;在此之前,我使用 Pandas DataFrame 来处理我的数据。Pandas 虽然非常适合在较小的数据集中进行数据操作和分析,但由于其在处理大数据方面的固有局限性,对于大规模数据迭代的效率往往较低。它在内存中运行,这意味着它受到系统RAM的限制,并且在处理非常大的数据集时可能会在性能和可伸缩性方面遇到困难。相比之下,Spark 专为分布式计算而设计,可以更有效地处理大规模数据处理。Spark 将数据分布在集群中并行处理,这大大缩短了计算时间,并允许处理比单台计算机内存中容量大得多的数据集。Spark 的这种分布式特性使其特别适用于迭代算法,例如在 K 均值聚类中查找最佳 K,因为它可以快速处理和迭代大量数据。通过利用 Spark 的功能,我能够实现更高效、更可扩展的数据处理,从而更快、更准确地确定最佳 K。 在深入研究我的方法的详细步骤之前,首先了解支撑我的代码中使用的技术的几个关键概念至关重要。 PCA 是一种降维技术,用于将高维数据转换为低维空间,同时保留尽可能多的方差。在 Spark 和大数据的背景下,PCA 特别有用,因为高维数据可能需要计算密集型数据才能处理。在对大型数据集进行聚类时,维度的诅咒会导致计算负载增加和聚类算法性能下降。PCA 通过减少特征数量同时保持数据的本质来提供帮助,从而使计算更易于管理并提高 KMean 等算法的性能。Spark 中的 PCA 以分布式方式实现,使其能够高效地处理大规模数据。 弯头法和轮廓法的区别 Elbow 方法和轮廓法是用于确定聚类算法(如 KMeans)中最佳聚类数的两种方法。 肘部法:此方法涉及根据聚类数 (k) 绘制簇内平方和 (WSS)。随着 k 的增加,WSS 趋于减小;图中的“肘部”点,其中下降率急剧变化,被认为是最佳…

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稳定扩散:利用人工智能进行艺术创新指南

在数字艺术的动态环境中,技术与创造力的交汇为艺术家和设计师开辟了前所未有的途径。Stable Diffusion 就是这样一种重塑艺术世界的开创性工具,这是一个人工智能驱动的平台,使用户能够将他们独特的想法转化为视觉杰作。本文深入探讨了 Stable Diffusion 的复杂性,深入了解了它通过个人经历和技术进步彻底改变平面设计和插图的潜力。 人工智能在艺术中的演变 人工智能辅助艺术创作的旅程既令人振奋又充满挑战。最初,使用 DALL·E揭示了这项技术的萌芽状态,往往产生的结果与艺术家的意图相去甚远。然而,这些工具的快速发展大大增强了它们理解和解释艺术方向的能力,使它们对于寻求创新方式来表达自己愿景的创作者来说是无价的。 选择合适的 AI 工具:个人奥德赛 Stable Diffusion 以其可访问性和多功能性而著称,为冒险进入 AI 辅助创作的艺术家提供了一个令人信服的选择。它的开源性质和适应各种艺术风格的能力使其成为新手和经验丰富的艺术家的强大工具。我的旅程始于在 Windows 平台上安装 Stable Diffusion,在详细的在线教程和社区支持的指导下,展示了该工具不断发展的生态系统。 用 AI 掌握艺术风格 训练 Stable Diffusion 以复制一个人独特的绘画风格类似于辅导学生的模仿艺术。通过向人工智能系统提供我的作品示例,我能够创建一个模型,该模型可以生成与我自己的风格惊人相似的艺术品。这一过程凸显了人工智能在创作过程中作为合作伙伴的潜力,能够学习和适应艺术家的标志性技术。 增强构图和细节 为了更好地控制构图,我开始探索 ControlNet,这是 Stable Diffusion 的一项高级功能,它使艺术家能够更精确地决定其创作的布局。这种探索凸显了在细节指导和艺术自由之间取得平衡的重要性,允许将人工智能的计算能力与艺术家的创作愿景相结合。 加速创作过程 最近的进展,例如引入采用 LoRA 技术的潜在一致性模型 (LCM),显着加快了稳定扩散中的图像生成过程。这一突破使艺术家能够快速原型化和迭代他们的想法,在不影响质量的情况下将等待时间从几分钟缩短到几秒钟。 人工智能在艺术中的未来 将人工智能融入艺术创作过程并非没有挑战和学习曲线。然而,快速生成和修改图像的能力为艺术表达和实验开辟了新的可能性。随着人工智能工具变得更加精致和容易获得,它们在创作过程中发挥了补充作用,增强而不是取代了艺术家的触觉。 结论:将人工智能作为艺术中的协作工具 使用 Stable Diffusion 穿越 AI 辅助艺术创作世界的旅程证明了该技术为艺术家赋能的潜力。从完善一个人的艺术风格到加快创作过程,人工智能证明了技术与创造力之间的共生关系。随着我们继续探索这个未知的领域,艺术和设计的未来有望像我们的想象力一样无限,并得到 Stable Diffusion 等…

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“AI都会”导赏:第二部分

MLOps Station,“集成引擎” 随着我们的继续,我们遇到了集成引擎,这是一个最先进的设施,致力于机器学习开发和运营能力的无缝融合。该市基础设施中的这个关键节点代表了 MLOps(机器学习运营),其中最新的 AI 创新被精心过渡到可靠、可扩展和高效的现实世界应用程序中。它是确保在城市实验室和车间设计的人工智能系统准备好上街、测试、优化其性能、确保其弹性和稳健性以及监控其健康和反馈周期的支柱。集成引擎证明了 AI Metropolis 不仅致力于构想未来的 AI 解决方案,而且还以优雅和高效的方式将它们变为现实。 分类,“分类仓库” 在 AI Metropolis 中,分类仓库是所有信息和数据“包”被分类为不同类别的地方——一个熙熙攘攘的分拣中心,数据包裹被精心标记并发送到其合法的地区和目的地。在这里,邮件也被分为不同的类别——账单、信件、广告——使其更易于管理和理解。 这是一个正确性和覆盖性的地方,每个项目的目的地都是谨慎确定的,尽管要理解这个过程,就像在任何繁华的大都市一样,面临着确保完全准确性和完全包容性的挑战。但请注意,分类算法的性能可能会有所不同 - 对不同类型的问题进行分类的难度很大。我们如何知道这些包是否正确分配?这些标准是通过(a)“正确性”来衡量的:项目分类正确,误报较少;(b)“覆盖率”:包裹没有遗漏,并捕获了更多应该得到的物品。(如果您想了解更多,技术术语是“精确\”和“召回\”) 监督学习,“引导途径学院” Guided Pathways Academy 是 AI Metropolis 教育的基石,提供结构化的课程,为 AI 学习者提供清晰的数据和标签地图。在这里,算法开始了引导式的旅程,在专业标记的路线的帮助下学习驾驭城市的复杂性,确保它们能够根据数据中发现的人迹罕至的路径和模式做出准确的预测和决策。有时,想出一个结构 cirriculum 需要大量的奉献精神、时间和精力,以最大限度地发挥研究算法的学习潜力。 无监督学习:“探险家的酒馆” 相比之下,AI Metropolis 中的 The Explorer's Guild 是喜欢冒险的人们聚集在一起的地方,然后出发在城市的数据景观中规划自己的路线——进入城市范围之外的荒野,发现隐藏的地标和瀑布。在没有地图或明确指示的情况下,这些探险家可以筛选数据,发现隐藏的模式,并对城市的数字地形形成新的理解,同时拥抱发现的快感和在未知领域航行的挑战。在没有明确指示的情况下,他们必须自己找到模式和关系,发现城市有趣的角落和文化。任何冒险家都可以发现周围大自然的隐藏路径和秘密角落。 集群巷 漫步在簇状巷狭窄蜿蜒的小路上,我们发现了这座城市的自然组织方式。在这里,类似的想法、数据点和数字实体像志同道合的人的社区一样聚集在一起。聚类是人工智能在海量数据环境中寻找模式和群体的方法,类似于同一羽毛的鸟类聚集在一起的方式。这个地区熙熙攘攘的数据科学家和分析师,他们绘制出数据中隐藏的结构,在看似混乱的地方揭示了潜在的秩序。 嵌入探索馆 漫步在 Embeddings Exploratorium,在这里,意义和关系被编织到 AI Metropolis 的结构中。在这里,文字、图像和其他数据形式被转换为向量——高维空间中的数字和位置。这个过程,就像绘制天空中的星星一样,使人工智能能够理解和操纵复杂的关系和相似之处。嵌入探索馆不仅可以识别概念和实体,还可以相互理解,从而更深入地理解数字世界。 我们现在将进入创新的先进人工智能区。 大型语言模型 (LLM) 季度:“语言织机” 坐落在 AI…

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Apple 推出适用于 Apple Vision Pro 的改变游戏规则的应用程序:一睹增强技术的未来……

在一项开创性的公告中,Apple 宣布推出 600 多款专为革命性的 Apple Vision Pro 设计的新应用程序。这款尖端设备是 Apple 进军增强现实 (AR) 的一部分,将重新定义用户与技术和周围世界的互动方式。 增强现实的巅峰之作:Apple Vision Pro Apple Vision Pro 配备了最先进的 AR 功能,在开发者中引发了一波创新浪潮。该设备无缝融合了数字和物理领域,为用户提供了前所未有的身临其境的体验。从游戏和教育到生产力和生活方式,600+ 应用程序涵盖了各种类别,展示了这个下一代 AR 平台的多功能性。 超越现实的游戏 最令人兴奋的发展之一是AR游戏体验的激增。Apple Vision Pro 将生活空间转变为互动游戏竞技场,用户可以在家中舒适地参与引人入胜的冒险。想象一下,与虚拟敌人作战或解决在客厅中栩栩如生的复杂谜题——可能性是无限的。 教育革命 Apple 对教育的承诺在利用 AR 功能实现沉浸式学习的 app 中占据了中心位置。从探索古代文明到解剖虚拟生物,学生可以踏上超越传统界限的教育之旅。Apple Vision Pro 能够将信息叠加到现实世界中,为教育工作者和学习者开辟了新的维度。 重新定义生产力 在生产力方面,Apple Vision Pro 通过引入无缝集成到日常任务中的创新应用程序来提高效率。从虚拟桌面到交互式项目管理工具,专业人士可以体验到他们工作方式的范式转变。该设备能够创建个性化和自适应的工作空间,预示着远程和混合工作环境的新时代。 生活方式与健康整合 AR融入日常生活不仅限于工作和娱乐。Apple Vision Pro 推出专注于健康的 app,为用户提供健身、冥想和个人发展的互动体验。想象一下,让虚拟私人教练指导您的锻炼,或者让正念应用程序将您的周围环境变成一个宁静的度假胜地——这是一种全面的健康方法。 开发者生态系统 Apple Vision Pro…

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谷歌推出 Imagen 2 用于人工智能图像生成

嘿!今天,我们谈论的是一个名为 Imagen 2 的东西。这是谷歌制作的一个智能工具,可以将文字变成超逼真的图片。想象一下,告诉你的电脑在月球上画一条吃冰淇淋的龙(上图!),它就做到了!嗯,这就是 Imagen 2 可以做到的。 它比以前更能理解你告诉它的内容,并使图像看起来几乎真实。就我个人而言,我认为这比 Midjourney 或 Dall-E 需要的及时工程要少得多。另外,你可以用一些很酷的技巧来添加或改变图片的某些部分,比如画和画。 但是等等,这不仅仅是没有礼貌的狂野技术;它也是为了安全而设计的。每张图片都隐藏着一个特殊的标记,所以我们知道它是由人工智能制作的。 您可以通过不同的 Google 工具(如 Bard 和 Search Generative Experience)使用 Imagen 2。学校里的孩子甚至可能很快就会在课堂上看到它们出现! 谷歌表示,这个新版本在测试中表现出色,他们检查图片质量是否良好,以及机器对我们人类的理解程度。 Imagen 2 正在改变在计算机上制作图片的游戏规则,涵盖 Google 所有很酷的东西,例如在线搜索和在实验室中尝试新想法。 准备好看看您的想象力和一些高科技帮助可以做什么了吗?让我们开始吧! 关键要点 谷歌的 Imagen 2 是一种新的 AI 工具,可以将文字变成逼真的图像。它可以更好地理解字幕并创建栩栩如生的图片。 Imagen 2 具有修复和外绘画功能,可以修复或扩展照片,使其保持真实。 它还包括用于为 AI 图像添加水印的 SynthID。 您可以在 Bard、ImageFX、SGE 和 Vertex AI 等 Google 服务中找到 Imagen 2。这些有助于聊天、设计、搜索等。 AI…

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从偷猎者到猎场看守人:利用 L.O.A.F GenAI 24 引导颠覆

在不断发展的技术创新环境中,颠覆者和被颠覆者之间的区别越来越微妙。DVC Consultants站在这一转型的最前沿,通过其专有平台L.O.A.F GenAI 24引导组织从动荡走向胜利。我们从颠覆者(偷猎者)到游戏管理员的旅程象征着对数字化转型领域的深刻理解,我们现在使企业不仅能够忍受,而且能够在潜在的颠覆中脱颖而出。这种演变体现在我们的竞选口号中:#DontLetTheDevilBoardTheTrain。 拥抱转型 L.O.A.F GenAI 24 的诞生标志着我们利用颠覆性技术使命的关键时刻。这一举措源于这样一种见解,即真正掌握颠覆需要远见、敏捷性和战略创新。L.O.A.F GenAI 24 不仅仅是一个驾驭变革的工具;它是一个战略盟友,使企业能够在面对创新时预测、适应和领导。 L.O.A.F GenAI 24:战略先锋 L.O.A.F GenAI 24 是组织的先锋,提供强大的框架来: - 预见颠覆并做好准备:通过先进的场景规划和模拟,L.O.A.F GenAI 24 提供了对新兴技术和市场趋势未来的一瞥,让组织为潜在的颠覆者做好准备。 - 适应和创新:该平台使组织能够迅速调整战略并拥抱创新,将潜在的颠覆转化为增长和领导力的机会。 - 风险缓解:L.O.A.F GenAI 24 强调主动风险管理和合规性,确保组织做好充分准备,应对颠覆性技术带来的挑战,确保其运营免受不可预见的威胁。 - 客户体验转型:通过分析和了解客户偏好的变化,L.O.A.F GenAI 24 可帮助组织定制其产品,确保相关性并提高客户满意度,以应对瞬息万变的世界。 编排平台:重新定义协作决策 L.O.A.F GenAI 24 的核心是先进的编排平台,将生成式 AI 集成到组织的战略结构中。这个协作中心促进了敏捷、明智的决策,确保企业有能力驾驭技术颠覆的复杂性。 在合作中铸就未来 我们从颠覆者到战略守护者的演变证明了我们对颠覆时代协作变革力量的信念。通过#DontLetTheDevilBoardTheTrain,我们强调了我们的承诺,即使组织能够预测变化,大胆创新,并充满信心地引导他们的旅程。 随着我们继续重新定义我们在数字时代的角色,我们的重点仍然是坚定不移地指导组织应对颠覆性挑战。有了L.O.A.F GenAI 24,我们不仅在预测未来;我们正在积极制定它,确保组织能够通过远见、战略和创新来驾驭颠覆性潮流。

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我的日常写作 (P)romp[t] 与 ChatGPT — 第 12 天

你好! 由于一些个人事件占据了我的大部分时间,这是一连串忙碌的日子!我们今天仍然能够偷偷摸摸地提示。希望你喜欢。记住,写作是一种治疗! \~~~~~~~ ChatGPT: 你升级了故事中的紧张和危险,引入了女巫控制亡灵的能力的创造性转折。干得好!现在,让我们专注于进一步完善你的写作。 练习:设置描述和氛围 花 5-10 分钟深入了解奇胡利玻璃花园的氛围和细节。描述破碎的雕塑、暗淡的色彩,以及伴随着骑士穿越这个曾经充满活力的地方的旅程的诡异寂静。传达荒凉对环境和主人公的情感影响。让读者感受到玻璃花园令人难以忘怀的氛围。 准备好后,请随时分享您的回复,我们将继续塑造您叙述的不同方面! 我: 屋顶在震动。它的碎片碎裂并压碎了下面的玻璃动物碎片。它们啪碎裂的玻璃碎片粉碎了其他结构,造成了一连串的破坏。其中一具骷髅被压在从屋顶上掉下来的横梁支撑下。随着水坑的碎片破烂不堪,骑士逃进了博物馆,沿着花园的玻璃“气球”大厅跑了下来。他走到走廊的尽头,等待着。 气球是玻璃件,看起来像一个庆祝的日子。曾经充满欢声笑语的充满活力的走廊现在变得寂静而沉闷。《骑士》没有彩虹,而是大地色调,因为藤蔓夺回了花园,一次一个展览。 骷髅们跌跌撞撞地走进了“气球”展览走廊,他们聚集在一起追逐骑士。他用剑打破了挡住“气球”的玻璃板。像大炮一样,这些碎片开始像雨点一样落在亡灵团伙身上。他们中的一些人在玻璃的重压下被压碎,但一些散兵游勇设法通过。他等着他们接近他。他不再跑了。狭长的走廊限制了他们的优势。他们被迫一个接一个地对付骑士。 第一个骷髅到达了他身边。它抓住他的翻领,在这个过程中扯下了他的一个肩套。骑士将刀刃的末端刺穿了骷髅的下巴,在这个过程中将骷髅头弹出来,将其击退。第二和第三骨架被快速连续劈成两半。第四具骷髅抓住他的头盔,把它从他的头上扯下来,用它骨瘦如柴的手捏碎了它。他踢了它的胸骨,使它在靴子的重量下碎成尘土。他将注意力转向最后两具骷髅,指向刀刃的末端并冲了上去。他像烤羊肉串一样刺伤了第五具骷髅。将它推入第六个也是最后一个骷髅中,他最后一次挥动他的剑,斩首了最后的女巫爪牙。 他花了一点时间在花园的户外部分收集他的想法。透过雾蒙蒙的窗户,他看到女巫悬浮在前方军械库的高处。他满怀疑惑,想知道自己陷入了什么境地。他所面对的大多数对手在短短几分钟内就被摧毁了。这个狡猾的女巫是他在许多太阳循环中遇到的第一个强大敌人。一种兴奋开始占据上风。他的心率开始上升,因为他的血压将肾上腺素泵送到他的全身。在细胞水平上,他继续变异。他的细胞变黑变硬。他的视力变得朦胧,因为他的大脑因肾上腺素涌入而膨胀。他注意到一个红色的斑点,当他试图喘口气时,他的注意力集中在它上面。他额头上的汗水进一步困扰着他的视线。 随着每一次呼吸,红色斑点都会进一步成为焦点。他可以看到红色斑点顶部的绿色音符。当他进一步试图让自己冷静下来时,他想知道这件作品可能是什么。他从腰带上拿出一袋蓝色粉末,打开它,嗅了嗅剩下的东西。就像一匹拿着饲料袋的马,他把脸埋进粉末里。当他抬起头时,他深吸了一口气。他的肺张开,让他吸入更多的空气。他终于看到那个红色的斑点成为焦点——它是一个玻璃苹果。 挂在一棵玻璃树上,一个苹果是最后一个剩下的苹果。其余的都倒在地上,碎了。环顾四周,他发现户外展览是一个临时花园。再一次,他想到了他的伴侣和他的女儿。他们过去常常在春天种植西红柿和草莓。他们的苹果树让他们整个夏天都储备充足。他最大的孩子喜欢种植任何红色的东西。当她爬上果园的树去收获第一个苹果时,她经常咯咯地笑,总是坚持要他们做馅饼和苹果酒。一股温暖在他的胸膛里滋生。他走向出口,打算与家人团聚。如果他失败了,他的英勇努力将确保他与家人在洛斯切洛斯的位置。 即使是现在,他仍然记得他经常提醒女儿们的话。“如果你的努力有什么关系。” 再次踏入西雅图中心公园,他看着女巫在军械库的一侧炸开了一个洞。当她飞进去时,他追着她跑,拼命寻找骑士去了哪里。他决心杀死邪恶的女巫,冲向军械库的入口。 ChatGPT: 你继续构建一个生动而引人入胜的叙事,动作场面节奏良好,激烈。现在,让我们探索另一个方面,以增强故事的深度。

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