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🌈热点内容直通车
1. AI应用-EPIK登上应用商店榜首，用户可以为自己生成怀旧的、90年代风格的 “年鉴”照片
一款应用名为EPIK，最近一周已飙升至App Store应用商店的榜首，用户可以为自己生成怀旧的、90年代风格的 “年鉴”照片，作为其中众多模板之一。
与其他最近流行的AI应用类似，EPIK的工作原理是，用户首先上传一系列自拍照，然后EPIK使用这些自拍照来生成用户不同姿势、不同长相和发型的怀旧年鉴照片。该公司还开发了AI档案应用Snow。最近几周，随着来自世界各地的网红开始在社交媒体上分享他们的AI生成照片，EPIK在App Store上获得了关注。在美国App Store，EPIK目前排名第一，尽管它在Google Play的受欢迎程度不高，排名第37。
要使用EPIK的年鉴功能，用户需要上传8-12张自拍照，然后用于创建AI照片。虽然应用程序本身是免费下载的，但用户必须为AI输出付费。他们也可以选择付费来更快地生成照片——标准生成(3.99美元)的等待时间长达24小时，而快速生成(5.99美元)的等待时间不到两小时。
2. 微软 AI 客服专利获批：用自然语言处理客户遇到的问题
根据国外科技媒体 WinBuzzer 报道，微软于本月获批了一项 AI 客服专利，通过自然语言可以有效处理用户问题。
专利指出现有客服系统基本都接入了客服机器人，但它们只能处理常规的任务需求，根据关键词或者相关预设内容提供相关的响应，不像 Bing Chat、Google Bard 或 ChatGPT 等工具那么复杂。微软在 AI 客服专利中引入了自然语言处理 (NLP) 技术，通过相关数据培训，系统性地生成相关回答内容。收到客户支持请求后，系统会将问题转换为一种或多种文本编码表示形式，转换为系统可理解的格式。系统会匹配格式和相关单元，同时提供各种操作流程的编码作为辅助格式。AI 客服系统在确认最佳匹配之后，结合多种解决问题方案，用自然语言回答可行的解决方案或建议，引导客户解决遇到的问题。
3. Docker 推出生成式 AI 堆栈和 Docker AI
Docker 公司近日在洛杉矶举办了 Dockercon 23 大会，推出了全新的 Docker GenAI 堆栈，让 Docker 容器技术无缝集成 Neo4j 图形数据库、LangChain 模型链接技术以及用于执行大型语言模型的 Ollama。
Docker GenAI 堆栈主要简化生成式 AI 应用程序的开发，通过引入 Neo4j 图形数据库简化矢量数据库等流程，并通过 Ollama 平台提供的功能，可以本地运行 Llama 2 等大语言模型。整套 Docker GenAI 堆栈免费提供，并且可以在开发人员的系统上本地运行。Docker 旨在随着应用程序的进展向企业提供可用的部署和商业支持选项。与市场上其他丰富的生成式 AI 开发工具不同，Docker 正在推出其专门的 GenAI 工具，称为 Docker AI。Docker AI 基于从数百万个 Dockerfile、撰写文件和错误日志中积累的 Docker 专有数据进行训练，提供了能够直接在开发人员工作流程中纠正错误的资源。该工具旨在使故障排除和修复问题更易于管理，从而改善开发人员的体验。
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微软｜多模态基础模型：从专家到通用助手
动机：旨在对多模态基础模型进行综合调查，重点关注从专家模型向通用助手的转变，以展示视觉和视觉语言能力的多模态基础模型的分类和演变。为研究人员和专业人士提供了基础知识和最新进展的重要参考。
方法：论文通过分类两类核心主题，包括已建立的研究领域和开放性研究领域，来介绍多模态基础模型的学习方法和训练技术。
本文对现代多模态基础模型进行了全面综述，涵盖了视觉理解、视觉生成、统一视觉模型、与大型语言模型(LLM)的训练/串联等方面。
它倡导从开发特定用途的多模态模型，向能遵循人类意图完成视觉任务的通用助手的转变。
在视觉理解方面，它回顾了有监督学习、图像文本对比学习(CLIP)、仅图像自监督表示学习，以及它们的组合。
在视觉生成方面，它着眼于通过空间/文本控制、更好地遵循文本提示、概念自定义等方面改进人类意图匹配。
在构建通用助手方面，讨论了不使用LLM的统一视觉模型、使用LLM训练视觉模型、以及将视觉模型串联到LLM。
提供了从专业模型向通用视觉助手发展的多模态基础模型趋势观点。
优势：论文全面综合了多模态基础模型的研究进展，对于想要了解多模态基础模型基础知识和最新进展的研究人员、研究生和专业人士具有重要参考价值。
https://arxiv.org/abs/2309.10020
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麦肯锡倪以理：AIGC正面影响可达7.9万亿美元，高科技、零售、银行三个行业位列前三
麦肯锡中国区主席、全球资深董事合伙人倪以理在2023INCLUSION·外滩大会上表示，生成式AI对全球经济的正面影响最高可达7.9万亿美元，但是整体广泛的AI可能达到25万亿美元。生成式AI将对各个行业产生影响，其中对高科技、零售、银行的影响位列前三。
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