AI视野：腾讯云AI绘画上线SaaS版本；SOLAR10.7B大模型屠榜；LG发布全新AI笔记本；麻省理工开源Stream Diffusion

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🤖📱💼AI应用

腾讯云AI绘画上线SaaS版本

腾讯云AI绘画推出SaaS版本，成为国内首批通过中国信通院评估的AIGC绘画平台，提供API和在线工具，支持智能图生成、文生成图等多种能力。

【AiBase提要:】

🚀腾讯云AI绘画推出SaaS版本和API两种产品形态，满足不同场景需求，支持智能图生成、文生成图等多项能力。

🌐在中文语境下进行专门优化，展现对中文的深理解和对东方审美的偏好，速度出色，API接口响应时间仅为业内平均水平的一半。

🎨提供在线工具，包括文生成图和图生成图等功能，同时具备作品管理、批量生成和下载等功能，为创意专业人士提供便利。

AI生成视频工具Assistive Video 输入描述即可生成视频

Assistive Video是一款人工智能生成视频工具，用户通过输入描述或上传图片即可轻松生成高质量4秒视频，为各领域带来便捷的视频制作体验。

体验地址:https://top.aibase.com/tool/assistive-video

【AiBase提要:】

🎥 视频生成便捷:Assistive Video通过输入描述或图片，快速生成高清视频，让用户无需专业技能即可轻松创作各类型视频。

🌐 广泛应用领域:该工具有望在广告、影视后期制作、社交媒体内容创作等领域发挥作用，为行业带来革命性改变。

🚀 个性化设置:用户可控制视频质量、一致性、运动强度，甚至设置种子，满足个性化需求，提升用户体验。

Spiritme AI:手机拍5分钟视频即可克隆一个虚拟的你

Spiritme AI是一款类似Heygen的工具，通过使用iPhone拍摄5分钟视频，能够捕捉用户的外貌、动作和表情，实现虚拟形象的克隆，同时支持将文本转换成虚拟形象演说视频。

体验地址:https://top.aibase.com/tool/spiritme-ai

【AiBase提要】

📱 虚拟形象创建: 利用Spiritme AI，只需用iPhone拍摄5分钟视频，即可捕捉外貌和动作，克隆虚拟形象，无需表演经验。

📄 文本到视频转换: Spiritme AI允许用户输入文本，自动生成虚拟形象演说该文本的视频，实现自然的表情展示。

🤖 AI ScriptWriter功能: 支持自动编写视频对话或旁白，根据用户提供的信息，简化视频制作过程，只需两次点击操作。

🤖📈💻💡大模型动态

SOLAR10.7B大模型屠榜HuggingFace

深度学习领域的新技术DUS（深度扩展方法）由Upstage AI提出，成功在SOLAR10.7B大模型上实现创新的羊驼拼接，高效集成，并在HuggingFace排行榜中取得显著成绩。

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2312.15166.pdf

【AiBase提要:】

🚀 技术创新: DUS技术通过巧妙选择Mistral7B底材，拼接两个羊驼，并采用层次删除方法，成功超越传统扩展方法，达到令人瞩目的成果。

💡 数据安全与开源: 团队回应数据泄露质疑，提供数据污染测试结果，SOLAR10.7B基础模型和微调模型以Apache2.0协议开源，受到科研社区广泛关注。

👥 用户反馈: 试用者对DUS技术在从JSON格式数据中提取数据的表现表示满意，证明了该技术在实际数据处理上的优越性。

📰🤖📢AI新鲜事

Xbox被指使用AI生成的艺术作品推广游戏

Xbox因在社交媒体上使用由AI生成的艺术作品推广独立游戏而受到指责，引发了关于AI艺术应用的争论，尤其是涉及艺术品的情况。

【AiBase提要:】

🤖 一些玩家指责Xbox在社交媒体上使用AI程序生成的艺术品推广独立游戏，引发了关于AI艺术应用的争议。

📅 Xbox账号在发推询问粉丝对2023年最喜欢的独立游戏的看法时使用了一幅由AI生成的艺术作品，细节异常引发玩家不满，最终Xbox删除了推文。

🖌️ 尽管一些开发者对AI艺术持积极态度，但许多玩家批评其在游戏和广告中的应用，认为引发了社区不满。

LG发布全新AI笔记本

LG公司推出最新LG gram系列笔记本，包括Pro型号16Z90SP和17Z90SP，以及17.16.15和14型号17Z90S、16Z90S、15Z90S和14Z90S。新款支持LG gram Link应用的AI功能，实现屏幕镜像和文件照片分享。

【AiBase提要:】

🌐 LG发布LG gram系列新款笔记本，融合AI功能，支持屏幕镜像和文件分享。

💻 Pro型号搭载Intel处理器、NVMe PCIe4.0SSD和NVIDIA GeForce RTX3050，支持AI Boost。

🔄 LG gram Link构建互联设备生态系统，提升连接性和可扩展性。

奥特曼挖走iPhone设计师 联手打造AI移动设备

苹果设计副总裁Tang Tan加入Jony Ive的LoveFrom公司，与OpenAI合作研发替代智能手机的AI移动设备，计划寻求软银超10亿美元投资。

【AiBase提要:】

🤝 合作计划: Tang Tan离职加入LoveFrom公司，与OpenAI合作研发AI移动设备，计划寻求超10亿美元投资。

📱 产品方向: LoveFrom设计，OpenAI提供软件支持，可能得到软银硬件支持，旨在独立开发避免依赖苹果或谷歌系统。

🚀 背景与动机: Jony Ive与OpenAI合作是在三年协议结束后，意图避免依赖于苹果或谷歌系统，独立开发AI移动设备。

LG开发了一款AI双足机器人

LG最新研发的双足AI机器人将在2024年CES上亮相，可通过摄像头监控和互动宠物，为离家需照顾宠物的人提供便利。

【AiBase提要:】

🤖 智能互动: LG的小型双足AI机器人配备摄像头和人工智能技术，能实时监控宠物行为，用户可远程控制并与宠物进行语音交流。

🐶 照顾解决方案: 机器人为离家需照顾宠物的人提供解决方案，可远程监控宠物状态，提供定制化服务，甚至检测宠物健康状况。

🏠 多功能应用: 除照顾宠物外，机器人还可用于家庭安防、家庭娱乐，是一款多功能智能设备，提供便利和更多与宠物互动的乐趣。

OpenAI员工:未来的关键技能不是提示工程，而是与人类沟通的能力

一位OpenAI员工在社交媒体上表示，未来的关键技能不是提示工程，而是阅读、写作和口语。有效沟通能力将在2024年成为真正重要的技能，即便是对于年薪六位数以上的提示工程师。

【AiBase提要:】

📚 阅读、写作和口语将成为未来最重要的技能。

💬 提示工程与与人沟通并无不同，OpenAI员工表示。

🤖 对话AI系统的关键在于有效沟通技能，而不仅仅是提示工程。

麻省理工用AI发现新抗生素类别

麻省理工大学科学家利用人工智能发现新型抗生素，可对抗耐药性金黄色葡萄球菌（MRSA），是60年来首个重要的抗生素突破。

论文地址:https://www.nature.com/articles/s41586-023-06887-8

【AiBase提要】:

🧠 AI筛选新抗生素: 麻省理工大学用深度学习模型筛选出280种新抗生素候选物，成功对抗MRSA。

🔬 双重方法评估效果: 研究团队结合抗微生物活性预测和毒性评估，找到对细菌有效且对人类安全的化合物。

💡 揭开深度学习“黑箱”: 研究旨在深入了解模型如何学习预测出优质抗生素分子。

👨‍💻💡🎯聚焦开发者

麻省理工开源Stream Diffusion

该框架采用流批处理去噪和残差无分类器指导方法，实现了流畅、高吞吐量的图像生成。流批式去噪优化了图像生成速度和效率，残差无分类器指导降低了计算成本，同时引入流水线作业和随机相似度过滤提高了系统整体性能。

开源地址:https://github.com/cumulo-autumn/StreamDiffusion

论文地址:https://arxiv.org/abs/2312.12491

【AiBase提要:】

🚀 创新性框架: 东京工业、麻省理工等联合开源的Stream Diffusion框架，8天内获6100颗星，可商用。

⚙️ 流批处理优化: Stream Diffusion采用流批处理去噪，提高图像生成速度和效率，实现了实时交互。

💡 性能提升: 框架引入残差无分类器指导、流水线作业和相似度过滤，超过91FPS的生成帧率，显著降低功耗。

清华大学提出三维重建的新方法O²-Recon

清华大学团队提出O²-Recon方法，通过2D扩散模型和神经隐式表面场，能更准确、完整地重建三维物体，支持大角度旋转和平移，具有广泛应用前景。

论文链接:https://arxiv.org/abs/2308.09591

【AiBase提要:】

👁‍🗨 O²-Recon利用预训练的扩散模型填补图像遮挡部分，通过神经隐式表面场实现更准确、完整的三维重建。

🔄 O²-Recon支持大角度的旋转和平移，为物体级别的三维表面重建技术带来新突破，具有广泛的应用前景。

🌐 该方法有望在AR/VR/MR、机器人等领域得到应用，为三维重建技术带来新的可能性。

清华新文生3D方法TICD引领SOTA

清华大学刘永进教授课题组的TICD模型在文生3D领域取得显著成绩，通过引入多视角一致性先验，提高了生成的3D模型质量。该模型在T3Bench数据集上的测试表现出色，展现了在单对象、单对象带背景、多对象提示集上的最佳成绩。

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2312.11774.pdf

【AiBase提要:】

🚀 创新方法: TICD模型以多视角一致性为先验，通过文本和图像作为条件，纳入NeRF监督信号，有效提高了生成的3D模型一致性和质量。

🌐 全面优势: TICD在T3Bench数据集上通过定性和定量测试，不论是在单对象、单对象带背景还是多对象提示集上均取得最佳成绩，彰显了其整体优势。

🌈 问题解决: TICD方法成功解决了预训练扩散模型的局限性，克服了生成几何结构较差的问题，为文生3D领域带来了新的突破。