「AI」相关文章（第8页）

本表是Zeta Alpha收集的2022年AI领域被引次数最多的论文列表。

自从2019年OpenAI开始商业化以来，OpenAI的成果越来越封闭，而商业化的进程越来越快。GPT系列的发展正好印证了这个路径。GPT最初的版本包含了论文、代码和预训练结果。GPT-2刚开始也认为可能会造成不好的伤害而在论文官宣了大半年之后才公布了完整模型。到GPT-3的时候也就给了官方介绍博客和论文，模型则是彻底闭源且开始商业化。而今天OpenAI直接官方博客宣布GPT-3.5商业化，连论文都没有了!

近几年人工智能的发展已经让大家感受到AI算法不再是实验室的小玩具，它对社会和生活的影响已经在逐步显现。仅几年的AI模型如ChatGPT、DALL·E2、StableDiffusion等都是生成式模型，即基于无标注数据训练的可以根据输入观测数据的模型。而生成式AI平台可能是未来最重要的一种平台能力。本文是由Matt Bornstein, Guido Appenzeller, and Martin Casado等人发布的介绍当前生成式AI平台的相关企业。

今天微软宣布，新版本的Bing将全线接入ChatGPT，试图领先谷歌一步。这篇博客将总结一下带了ChatGPT的新版本Bing将有哪些新功能！

三维物体的生成（3D）其实是AR/VR领域一个非常重要的技术。但是，受限于算力和现有模型的限制，三维物体的生成相比较图像生成来说效率太低。目前，最好的图像生成模型在几秒钟就可以根据文字生成图像结果，但是3D物体的生成通常需要多个GPU小时才可以生成一个对象。为此，OpenAI在今天开源了一个速度极快的3D物体生成模型——Point-E，需要注意的是，这是今年来OpenAI罕见的源代码和预训练结果都开源的一个模型。

嵌入（Embedding）是深度学习方法处理自然语言文本最重要的方式之一。它将人类的自然语言和文本转换成一个浮点型的向量。向量之间的距离代表了它们的关系。今天，OpenAI宣布了他们的Embedding新模型——text-embedding-ada-002。官方宣称这是目前OpenAI最强的嵌入模型，可以将任意文本转换成一个向量，且效果好于目前所有OpenAI的模型。

OpenAI在其官方GitHub上公开了一个最新的开源Python库：tiktoken，这个库主要是用力做字节对编码的。相比较HuggingFace的tokenizer，其速度提升了好几倍。

OpenAI是全球最著名的人工智能研究机构，发布了许多著名的人工智能技术和成果，如大语言模型GPT系列、文本生成图片预训练模型DALL·E系列、语音识别模型Whisper系列等。由于这些模型在各自领域都有相当惊艳的表现，引起了全世界广泛的关注。

刚刚，StabilityAI宣布Stable Diffusion2.1发布。距离Stable Diffusion2.0大版本发布刚2个星期，2.1版本就发布了，2.1版本有诸多改进功能。

Whisper是由Open AI训练并开源的语音识别模型，它在英语语音识别方面接近人类水平的鲁棒性和准确性。该模型于2022年9月21日发布之后引起了广大的关注。由于模型的准确性太过惊人，大家已经认为可以直接用于视频的配音制作了。而今天有人发现Whisper的GitHub上有了一个新的提交记录，显示Whisper V2版本即将来临。

12月1日OpenAI官宣了其目前最强的AI对话系统之后，大家发现这个强大的系统能做的事情远超过大家的想象。我们也在第一时间发布了相关的博客：https://datalearner.com/blog/1051669904657253 。由于这个系统实在是太过强大，大家发现的能力越来越强。连Musk也在几个小时之前感叹这个系统是so much better at bullshit than they are！在这篇博客中，我们将收集关于这个系统目前的使用案例，给大家一个更加全面的展示结果。

今天，OpenAI公布了最新的一个基于AI的对话系统ChatGPT，是基于GPT3.5微调的结果，试用显示效果惊人！

为了提高AI模型的推理速度，降低在不同GPU硬件部署的成本，Meta AI研究人员在昨天发布了一个全新的AI推理引擎AITemplate（AIT），该引擎是一个Python框架，它在各种广泛使用的人工智能模型（如卷积神经网络、变换器和扩散器）上提供接近硬件原生的Tensor Core（英伟达GPU）和Matrix Core（AMD GPU）性能。

九月份刚过去，GitHub上最火的AI研究排序出炉。这是根据9月份GitHub上创建的新的AI研究相关的项目排序，根据Star的数量来的。都是AI各大领域比较受欢迎和重要的项目。

前几天初创AI企业Nebuly开源了一个AI加速库nebulgym，它最大的特点是不更改你现有AI模型的代码，但是可以将训练速度提升2倍。

今天，时隔一年后，OpenAI发布了第二代的DALL·E模型。相比较第一代的模型，DALL·E 2，以4倍的分辨率生成更真实和准确的图像。

人工智能指数是斯坦福大学以人为本人工智能研究所（Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI)）联合学术界、工业界的专家一起发布的人工智能相关的发展报告。2022年度AI指数报告在近几日发布。

OpenAI在3月15日发布了一个最新的GPT-3和Codex的版本，这个版本最大的能力就是可以在已有的文本上插入或者编辑新的内容。而不是续写已有的文本。这个能力最大的应用就是重写已有文本，或者用来重构代码。

MLPerf™是MLCommons发布的一个用来测试AI相关软硬件性能的基准测试工具。2021年12月1日， Training v1.1的结果发布，这个结果不仅展示了最新的AI相关软硬件的进展，也有一个新的现象，就是AI训练正在超越摩尔定律。本文将简要解读一下相关数据。

影响者营销将是极好的机会，可以使你的形象更加完善，并接触到新的受众，是一个人性化的宏伟机会？的确如此。它是否充满了影响者和品牌宁愿不管理的问题？同样地，是的。

基于算法的业务或者说AI的应用在这几年发展的很快。但是，在实际应用的场景中，我们经常会遇到一些非常奇怪的偏差现象。例如，Facebook将黑人标记为灵长类动物、城市图像识别系统将公交车上的董明珠形象广告识别为闯红灯的人等。算法系统出现偏差的原因有很多。本篇博客将总结在数据获取相关方面可能导致模型出现偏差的原因。

在2020年的亚马逊reInvent发布会上，亚马逊正式发布了一项新的服务，即Amazon SageMaker Feature Store，中文简介是适用于机器学习特征的完全托管的存储库。 Feature Store是这两年兴起的另一个关于人工智能系统的基础设施，应该也是未来几年最重要的人工智能基础设施之一。本文将介绍一下Feature Store是什么以及为什么很多企业开始推广这个东西。

这是一个新大陆，有博客园，算法区，技术堡，论文馆，数据林，工具库。尽情畅游吧！

使用预训练模型处理NLP任务是目前深度学习中一个非常火热的领域。本文总结了8个顶级的预训练模型，并提供了每个模型相关的资源（包括官方文档、Github代码和别人已经基于这些模型预训练好的模型等）。