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⏩苹果内部员工自揭其短：生成式AI研发竟已落后两年多
这篇文章讨论了苹果在生成式AI领域的落后情况，引用了彭博社记者Mark Gurman的观点，指出苹果的AI技术与行业领先者如OpenAI的ChatGPT相比，准确性和回答问题的数量均存在显著差距。文章提到，尽管苹果在AI领域的更新较少，但其资源和用户基础仍然是其潜在优势。苹果计划在未来将AI能力集成到更多产品中，包括Vision Pro头显和家居设备。文章强调了苹果在AI竞争中的压力，并对其未来的投入和发展表示关注，具有较高的行业相关性和深度。
⏩视频、图像、文本，只需基于下一个Token预测：智源Emu3发布，验证多模态模型新范式
智源研究院于2024年10月21日发布了Emu3模型，标志着多模态AI领域的一次重大突破。该模型基于下一个token预测，能够理解和生成文本、图像和视频三种模态数据，且无需依赖扩散模型或组合方法。Emu3在多个基准测试中表现优异，超越了现有的知名开源模型，如SDXL和LLaVA。其创新的视觉tokenizer将视频和图像转换为离散token，提供了统一的多模态研究范式。Emu3的发布引发了广泛关注，评论认为其将彻底改变多模态AI的开发和应用，简化内容生成和理解的过程，展现了简单方法在复杂任务中的优势。
⏩黄仁勋新访谈：OpenAI是这个时代最具影响力公司之一，马斯克19天创造工程奇迹
这篇文章是对英伟达CEO黄仁勋在播客节目BG2中的访谈总结，讨论了人工智能（AI）领域的多个重要话题，包括AGI的未来、机器学习的加速、英伟达的竞争优势以及AI对各行业的影响。黄仁勋强调了计算成本的显著降低和技术的快速进步，指出AI的进化将使个人助理的实现变得更加可行。他还提到，英伟达在硬件和软件的整合上具有独特优势，能够加速整个机器学习流程。文章深入探讨了AI技术的未来趋势和市场动态，具有较高的专业性和实用性，适合对AI领域感兴趣的读者。
⏩突破视频多模态大模型瓶颈！「合成数据」立大功，项目已开源
本文介绍了一个名为LLaVA-Video-178K的高质量合成数据集，旨在解决视频多模态大模型（LMMs）在获取高质量视频数据方面的瓶颈。该数据集包含178K个视频和1.3M个指令跟随样本，涵盖详细的视频描述和多种问答类型。通过结合现有的视觉指令数据，开发的新模型LLaVA-Video在多个视频基准测试中表现出色，展示了合成数据集的有效性。
- 作者:AI学长小林
- 链接:https://ai.linbintalk.com//article/125629a6-152d-807c-af0b-cd716d197dab
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