XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMidJourney
朝着基础模型中的开放框架
7多模式系统不仅包含LLM。例如，诸如Midjourney，稳定扩散和DALL-E之类的文本到图像模型是多模式的，但缺乏语言模型组件。术语“多模式”可以参考各种场景，包括用于输入和输出的不同模态（文本到图像，图像到文本），多模式输入（文本和图像）的处理或多模式输出的生成。因此，FMS的细粒分类法可能是有用的，以及相应的技术堆栈和缓解措施的变化。
AI 循序渐进 - Optimize Inc.
聊天机器人（ChatGPT、Bard、HuggingChat） 语法检查器和改写工具（Grammarly、Wordtune、ProWritingAid） 视频创作（Descript、Wondershare Filmora、Runway） 图像生成（DALL·E 2、Midjourney、Stable Diffusion） 笔记记录（Mem） 转录和会议助理（Fireflies、Airgram、Krisp） 日程安排（Reclaim、Clockwise、Motion） 电子邮件收件箱管理（SaneBox、EmailTree） 幻灯片和演示文稿（Decktopus、Beautiful.ai、Slidesgo） 研究（genei、Aomni） 人工智能代理（AI Agent、AgentGPT、HyperWrite）
ai-art-prize.pdf - Golan Levin 的课程
一些评论家认为，新一代人工智能工具的不同之处不仅在于它们能够以最小的努力创作出精美的艺术作品。而是它们的工作方式。DALL-E 2 和 Midjourney 等应用程序是通过从开放网络上抓取数百万张图像来构建的，然后教算法识别这些图像中的模式和关系并以相同的风格生成新图像。这意味着将作品上传到互联网的艺术家可能在不知不觉中帮助训练他们的算法竞争对手。
![生成式人工智能工具的可接受使用 [示例政策]](/simg/g:\will\search\icon\source\1\1c264a50b1d14417ec649f47608b9c290ebcbabc.png)
生成式人工智能工具的可接受使用 [示例政策]
由生成人工智能 (GenAI) 驱动的公开可用应用程序，例如聊天机器人 (ChatGPT、Google 的 Bard、Microsoft Bing) 或图像生成器 (DALL-E 2、Midjourney) 令人印象深刻且广受欢迎。但是，虽然这些内容生成工具可能提供有吸引力的机会来简化工作功能并提高我们的效率，但它们也带来了严重的安全性、准确性和知识产权风险。该政策强调了 GenAI 提出的独特问题，帮助员工了解其可接受使用的准则，并保护公司的机密或敏感信息、商业秘密、知识产权、工作场所文化、对多样性的承诺和品牌。
人工智能、工人和未来工作技能
定义人工智能：能力与局限性 要了解人工智能如何影响人类工作者，首先要了解其（当前）能力与局限性。人工智能是一个涵盖许多不同但相关技术的总称。人工智能技术可以参与解决问题和学习，并执行原本需要人类思维的任务 [5]。此类技术包括机器学习（预测分析的基础）、自然语言处理（涉及解释和响应口头或书面输出）和图像识别 [5]。根据用户的提示，生成式人工智能工具还可以生成文本（例如 ChatGPT；Claude）、视觉（例如 DALL-E、Midjourney）、音频（例如 MusicLM）和视频（例如 Sora）内容 [6]。
人工智能简介：对...的启示
今年，人工智能 (AI) 蓬勃发展，进入了许多学生和普通大众的生活。从历史上看，AI 有多种类型，但最流行和当前 AI 的基础类型——神经网络——近年来影响力巨大，实际上已经在许多应用程序的后台运行了好几年。这种 AI 技术在神经层面上类似于人类思维，但与人类处理知识的方式并不明显匹配。它们现在被改编用于处理语言和图像，并且是 ChatGPT 和 Midjourney 等最流行的 AI 的基础。因此，我们将重点关注这些类型的 AI。
AI的科学进步 - 历史，状态和未来
给定的输入功能，生成模型可以创建和输出类似于培训数据的新数据（与判别模型输出的标签相反）。已在生成AI中使用了多种方法，包括称为生成对抗网络（GAN）的技术，变化自动编码器（VAE），扩散建模以及最近产生生成AI模型令人兴奋的功能的变压器。常规模型现在被用于生成新的图像，并且在Dall-E和Midjourney套装中普及了。超越图像，生成方法正在广泛的应用中使用，包括蛋白质序列的结构和设计和科学模拟的执行。
人工智能的科学进步 - 历史、现状和未来
给定输入特征，生成模型可以创建和输出与训练数据相似的新数据实例（与判别模型输出的标签相反）。生成式 AI 中使用了多种方法，包括称为生成对抗网络 (GAN)、变分自动编码器 (VAE)、扩散建模的技术，以及最近产生生成式 AI 模型令人兴奋的功能的转换器。在图像上训练的生成模型现在被用于生成新颖的图像，这在 DALL-E 和 Midjourney 应用中已经变得流行。除了图像之外，生成方法还用于广泛的应用，包括蛋白质序列的结构和设计以及科学模拟的执行。
想要了解生成式人工智能的早期采用者吗？
2022 年底，生成式人工智能风靡全球，热门聊天机器人迅速覆盖全球数亿用户。益普索 (Ipsos) 最近的一项调查发现，16%¹ 的美国人表示曾使用过基于文本或视觉的生成式人工智能系统，例如 ChatGPT、Bing Chatbot、DALL-E、Bard、Midjourney 或 Stable Diffusion。随着越来越多的美国人采用这些工具，人工智能产品更深入地融入消费者的日常生活和活动中，品牌必须了解用户对这项技术的需求和期望。构建生成式人工智能工具的公司应该密切关注这个不断增长的用户群，并留意他们的需求和优先事项，以指导他们的产品和营销策略。
白皮书《物流中的人工智能》
在过去的几年中，人工智能 (AI) 已成为许多报纸文章、专家小组、论坛以及商界的主要话题（即使不是主要话题）。尤其是随着生成式人工智能领域的最新发展和发布迅速占领市场并改变经济，例如 OpenAI 的聊天机器人 ChatGPT* 和 Midjouney**, Inc. 的图像生成工具 Midjourney，关于人工智能在所有私营和工业领域的潜力的讨论已经获得了新的关注。欧盟通过建立一个名为《欧盟人工智能法案》的监管框架来支持这些创新技术的开发和使用。《人工智能法案》的目标是确保欧盟使用的人工智能系统安全、透明、可追溯、非歧视性和环保，并在 2023 年底前就新法律达成协议 [1]。