🚀Google AI語音聊天模式來了!

還有更多:Elon Musk 的 X 推出了 Grok-2

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Selina Liu
August 12, 2024

歡迎， 熱愛AI的你

 Gemini Live 是Google備受期待的 OpenAI ChatGPT 語音助理的回應，終於推出了。同時，xAI 推出了 Grok-2，這是一種尖端語言模型，具有最先進的推理能力和生成圖像的能力。在一項突破性的開發中，Sakana AI 宣布推出 AI Scientist—一個用於端到端研究論文生成的全自動管道，由基礎模型的最新進展提供支援。讓我們深入了解一下！


今天的觀察重點：

  • AnthropicGemini Live，Google對 ChatGPT 高級語音模式的回應

  • xAI 發布 Grok-2，在 X 上添加圖像生成

  • 世界上第一位自主人工智慧科學家在這裡


    閱讀時間：4分鐘

🗞️最新發展

GPT研究所：Google推出了 Gemini Live，這是一種模仿人類對話的語音AI，挑戰了 ChatGPT 的高級語音模式。

要點：

關鍵點：


重點整理：

  • 谷歌推出了 Gemini Live，這是一種允許與AI進行自然對話互動的語音模式，目前適用於 Android。

  • 與 OpenAI 延遲的 ChatGPT 高階語音模式不同，Google 的功能更容易被廣泛使用。

  • Gemini Live 與 Android 深度集成，提供免持操作和上下文感知協助。

 

詳情：

隨著 Gemini Live 的推出，Google在生成式 AI 競賽中取得了飛躍的進步，Gemini Live 是其 AI 模型 Gemini 的新語音模式。該功能可透過 Android 上的 Gemini 應用程式使用，允許用戶與AI進行自然、自由的對話，甚至允許中斷和主題更改，就像真正的電話一樣。雖然 OpenAI 早些時候展示了類似的功能，但其推出受到了限制。相較之下，Gemini Live 昨天開始向 Android 手機上的 Gemini Advanced 訂閱者推出英文版，並將在未來幾週內擴展到 iOS 和更多語言。這種整合還透過提供上下文感知幫助來增強 Android 體驗，使用戶能夠與螢幕內容互動。

 為什麼要知道：

當然，我們必須看看這在實際案例中的效果如何。儘管 OpenAI 三個月前承諾高級語音模式將在「未來幾週內」推出，但Google實際上已經兌現了這一承諾。儘管在AI競賽中遭遇挫折，但Google現在憑藉 Gemini Live 的推出，堅定地重新回到了競爭中。現在的問題是，OpenAI將如何應對？

GPT研究所：xAI 推出了 Grok-2 和 Grok-2 mini，擴展了AI功能，包括 X 平台上的圖像生成，針對高級用戶。

 重點整理：

  • Grok-2 及其迷你變體目前在 X 上處於測試階段。

  • AI 模型提供進階推理、編碼和聊天功能。

  • 目前不受限制的圖像生成可能會引起人們對錯誤訊息的擔憂。

詳情：

 Elon Musk 的 xAI 推出了 Grok-2 及其較小版本的 Grok-2 mini（測試版），提供增強的推理和編碼功能。 Grok-2 專供 X 上的 Premium 和 Premium+ 用戶使用，現在具有圖像生成功能，由 Black Forest Labs 的 FLUX.1 提供支援。然而，由於缺乏強有力的保障措施，導致了未經過濾的內容的產生，包括政治敏感圖像。儘管存在這些擔憂，xAI 仍在向前推進，計劃將 Grok-2 整合到 X 上的各種 AI 驅動功能中，並在本月晚些時候透過企業 API 向開發人員提供這些模型。

 為什麼它很重要：

Grok-2 已經嶄露頭角，在模型排行榜上排名第四。憑藉由 Black Forest Labs 的 FLUX.1 提供支援的新影像生成功能，xAI 正在鞏固其在 AI 領域的地位。然而，缺乏足夠的保障措施可能會在未來幾天引發重大爭論，引發人們對負責任地使用此類強大工具的擔憂。

 

Source: The-Decoder

GPT研究所 : AI科學家自主進行研究，撰寫科學論文，每篇僅需 15 美元。

重點整理：

  • AI科學家可以獨立集思廣益、進行實驗並產生完整的科學論文。

  • 在擴散模型和語言模型等領域發表研究論文的成本不到 15 美元。

  • 儘管取得了有希望的結果，但結果不準確和引用的案例不佳等限制仍然存在。



詳情：

不列顛哥倫比亞大學、牛津大學和新創公司 Sakana AI 的研究人員開發了一種名為「AI科學家」的新AI系統。這個開創性的系統自主處理科學研究的各個方面，從想法產生到論文​​寫作。在試驗中，它產生了機器學習領域的完整論文，例如擴散模型和基於 Transformer 的語言模型，每篇成本低得驚人，僅 15 美元。然而，該系統並非沒有缺陷。有限的實驗深度、引用問題以及解釋結果時偶爾出現的錯誤等挑戰凸顯了進一步完善的必要性。

 為什麼要知道：

這就像聽起來一樣具有開創性。雖然還無法與頂尖的人類研究人員相提並論，但擁有一個能夠自主進行研究和自我改進的AI模型是邁向通用AI的重要一步。最終論文超出了預期，凸顯了AI驅動的科學發現的潛力。對於那些對這一突破感興趣的人來說，完整的公告可以在他們的社交媒體上找到—絕對值得一看。

🎯一分鐘快速看

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🎨AI art:  藝術家們慶祝針對AI圖像生成器的版權侵權案件取得進展。


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