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2023年 AIGC颠覆游戏产业？

在游戏公司向AI主动出击的同时，国内AI公司也早早盯上了游戏行业这个“甲方”。成立于2017年的启元世界，其游戏AI解决方案已经应用于莉莉丝《万国觉醒》、灵犀《三国志·战略版》等多款知名游戏中。由国人自主研发的“小冰”自2020年从微软独立之后，便成立游戏工作室，加速游戏领域布局。2022年其宣布与《凹凸世界》制作方七创社展开合作，协助后者推出基于《凹凸世界》IP的元宇宙游戏新作。在从微软独立出来之前，小冰一直是国内AI自然语言学习的一个标志性项目。可惜的是独立后的小冰没有了大厂的持续输血，停下了烧钱的大模型训练，结果遗憾错过了ChatGPT这个爆发点。从以上案例不难看出，游戏厂商无论大小，只要手中握有一些弹药，都不遗余力地对AI进行了投入。游戏作为当前科技含量最高的前线行业，天然地成为AIGC应用的首选场景。不过当前，厂商有关AI的很多企划都还处于布局阶段。别说是玩家，就连厂商都不一定知道，全面运用AIGC“炼”出来的产品会是什么模样。 AIGC，产能放大器也许玩家对AIGC还没有那么直观的感知，但说到游戏中的“AI”却不会陌生。早在单机时代，打一盘CS，真人玩家人数不足时大家都能熟练地调几个Bot出来凑人头。这就算是最早的AI应用之一。到了网游时代，加入机器人提升游戏体验也就成了通用做法，以至于产生“王者荣耀挂机AI比真人打得好”等种种玩梗。需要说明的是，当年的这个电脑AI与如今的“通用人工智能”虽然都叫AI，却并不是同一个东西。只能说AI是个筐什么都能往里装。如今采用神经网络深度学习技术的AI，与当年最大的不同之处就在于，它不是程序员用代码写死的一套程序，而是通过自主学习来掌握技能解决问题的。做一个类比的话，面对以前的AI，玩家只要稍做练习找到套路就能击败对手，而现在的AI却可以通过与玩家对战不断学习，可以从屡战屡败一直进化到战无不胜。此前深度学习AI已经在围棋和电竞等领域多次证明了自己，而2022年的风口其实是来自于这一模型在绘画与文字对话方面的应用。在游戏行业，相比大厂更早拥抱AIGC的自然是独立游戏。比如《AI地牢》项目早在2019年就上线苹果与谷歌安卓平台。游戏采用了GPT-2训练模型，是一款纯AI生成的文字冒险游戏。游戏能理解玩家输入的文字语句，并根据玩家的输入自动生成故事剧情。 3年前的GPT-2训练模型数据有限，所以这款游戏并不耐玩。AI最大的问题是“只有七秒钟记忆”，会忘掉玩家原先定下的人设，故事像脚踩西瓜皮那样滑到哪里算哪里，导致游戏体验的支离破碎。但这款游戏向我们展示了AIGC在文本层面的应用方向。过去几年，许多开放世界独立游戏都一直在尝试以“自动生成故事”的方式去满足玩家的游戏体验。不乏《边缘世界》《无光之海》等作品，还有2021年发行的《漫野奇谭》。这些游戏的最大特色就是故事与人物关系都会根据玩家的选择而随机生成，保证玩家每一次游戏都能有所不同的剧情体验。当然，这些游戏并没有实现AIGC，剧本都是由编剧事先完成，还需要富有才华的制作人将离散的内容有机整合起来，制作门槛很高。制作人为了专注于剧情，往往牺牲掉包括画面在内的诸多其他元素，最终只能开发出独立游戏这个体量的作品。如今，随着AI语音、AI绘画、ChatGPT等AI生成内容的成熟，程序化生成叙事的生产效率会得到质的提升。在AIGC的帮助下，大型商业项目也有望实现个性化的内容输出，千人千面的游戏体验也许并不遥远了。试想一下，当NPC搭载AI会话系统后能够与玩家自由互动，会话的配音则交由AI语音完成，而相关的CG画面也交由AI绘图来绘制，俨然可以形成一套全自动的AIGC闭环链条。事实上，这已经不是幻想，而是已经有人实际完成的事项。比如虚拟偶像“珈乐”自去年5月进入休眠，不再参与A-SOUL活动之后，珈乐粉丝就一直试图通过AIGC技术将她“复活”。他们用AI语音合成软件成功让珈乐翻唱新曲，使用AI绘图软件生成同人图片，完成了对珈乐的“赛博重生”。参与二创的UP主甚至提到这是受到了《流浪地球2》数字生命计划的启发才着手实践的。而在大洋另一边，2022年底TikTok上一位技术宅Bryce也使用当下几款AIGC软件为自己量身定制出了一位“AI老婆”。他用ChatGPT实现自然对话，用Stable Diffusion实现人物图像输出，用Azure实现语音输出，用3D打印打造了一具“身体”，通过摄像头与扬声器与之进行互动，可谓是提前20年体验了一把“赛博老婆”。只可惜这股新鲜劲儿没有持续一个月就结束了。因为Bryce发现，随着时间推移AI老婆对他明显变得冷淡，对话也变得重复。最终Bryce以删除数据的方式结束了短暂的赛博相恋。从Bryce的经历也可以看到，当前ChatGPT还存在许多不足，会话持续过长就会出现各种各样的问题。也无怪乎有人在评论区惊呼：“一个AI老婆和你热情聊天，她那是爱你吗？她只是馋你脑子里的数据！” 如果说有些厂商拥抱AI还有炒热点的嫌疑，那么身为游戏制作人，发现AIGC这样一个能够大力提升效率的产能工具，大抵应该是拥抱的吧？而玩家面对未来海量的内容供给和个性化的服务，也理应大有期待吧？然而，为何在当下的舆论场上，针对AI却出现了尖锐的对立？玩家和创作者们焦虑的到底是什么？其实这个现象与AI本身无关，而是任何一种新技术出现时都会发生的。新技术之所以导致群体分裂，是因为新技术带来的利好并不是平均分布的。它给一部分人带来好处的同时，也会让另一部分人的利益受损。正如电灯的普及让煤油灯工人失业，汽车的出现让马车夫失业一样。当新技术来临时，没人知道自己会是马车夫还是司机。历史的一粒尘埃，落到个体的头上就是一座大山。而此次AI技术革命更为复杂的是，AI深度学习是建立在海量数据之上的。而这些数据本身正是由当事人创造的。马车夫并没有参与任何一个汽车零件的制造，所以他们被汽车淘汰是一种异业淘汰。但AI不同，许多AI绘画借由让AI定点学习某些画师的风格而“炼”出高仿画作，而画师却对此无能为力。这自然导致画师群体感到利益受损。另一方面，海外有游戏公司测算，在真实项目中采用AI画图能节省80%用工成本。游戏公司应用AI作画后缩编真人美术团队，砍掉外包项目等做法则让整个画师圈子感受到他们正被抛弃。每一个画画的人都对AI绘画的模型训练有所贡献，但变强大的AI绘画却要夺走这些人的饭碗。这样冰冷的逻辑自然引起画师群体的抵触，也是本次AI技术会有如此多争议的症结所在。当对立情绪积累到一触即发的地步，出现如《白夜极光》事件、老福鸽画画机等事件也就不足为奇。这些事件的持续发酵也倒逼厂商要不断调整自己的商业策略，真正站到服务用户的角度去思考问题。所以才有人说：人们不是恐惧新技术，而是恐惧新技术到底是给自己带来利益还是损害。按科幻作家姜峯楠的说法就是：“我倾向于认为，将大部分人工智能恐惧解读为资本主义恐惧最为恰当。” 过去一年，即使普通人也看到了AIGC巨大的潜能。如果AI的力量不能为普通人所用，而是与资本合谋，那么普遍人或许将永远失去反抗的机会。科幻作品中“高科技、低生活”的赛博朋克世界就会变为现实。这无疑是现实中许多人抵制AI的思想源流。但对技术乐观主义者来说，世界线的发展也许还有另外一条道路：那就是秉持自由共享的互联网精神，让新技术为普通人赋能。正如20多年前互联网普及，许多人焦虑的《黑客帝国》式末日并没有来到，相反，互联网带来的是信息革命与生产力的大幅提升。而这一切的基础，其实在于互联网在一定程度上成为了一个公共产品，而并非是只属于某家公司的东西。曾经的OpneAI创始人之一马斯克（现已退出）近期多次发声怒斥ChatGPT“放弃了开源、被微软控制”。他的发言得到了大量支持，或许正是源于人们害怕技术被大公司垄断的危机感。当然评论区也有人提醒：马斯克自己就是一个大企业主，他可能只是遗憾于自己错失了垄断的机会。在可预见的未来，有关AIGC的争议还会持续下去。这其实是20年前针对互联网争议的一次复现。我们要看到的是，在大厂因为应用AIGC而裁员的另一面，是独立游戏制作者可以以更低的成本开发新作，是玩家可以亲自参与到游戏创作之中。正如有从业者评论的那样：“取代你的从来不是AI，而是比你更会使用AI的人。” 所以，需要抵制的也许并不是AI应用于生产，而是随着AI深度参与生产，原有的版权体系、商业模式需要一场革新。在这个过程中，争议是必然的，也是必须的，而新的规则，会在不断的博弈中逐渐诞生。舆论场最该保护的，是所有群体发出自己声音的权利。来源：金色财经

金色财经2023-03-17

百度文心一言将开启第一批内测把握AI软硬件投资机会

层面关注AI软硬件投资机会：　　1、AI公司：大模型为AI应用最核心中枢，人工智能公司正打开想象天花板。　　2、上游算力：训练模型带动算力需求，AI算力芯片为关键。　　3、下游应用：建议关注百度生态合作伙伴及下游垂类应用企业。

金融界2023-03-16

OpenAI推出GPT-4！可以解析文本和图像输入券商：商业化应用将进一步加速，背后有四大投资新路径

市场天花板打开。建议持续关注相关领域的AI公司：1）应用层；2）基础设施层。　　1、ChatGPT通过大模型突破AI瓶颈，GPT-4多模态应用带动商业化加速　　ChatGPT凭借大算力、大规模数据训练、基于人类知识的强化学习等方式突破AI技术瓶颈，获得超预期的用户体验效果与市场反响。回顾GPT系列模型演进，GPT-1结合无监督预训练与有监督微调过程，GPT-2突出零样本设定，GPT-3强调上下文学习能力，参数量、训练数据量不断提升。我们预计即将推出的GPT-4或支持多模态应用，开启通往人工通用智能（AGI）之路，并有望控制训练成本，降低使用门槛。目前，ChatGPT已在C端推出ChatGPT Plus订阅计划，B端开放ChatGPT API，且成本降低为0.002美金/1000token，海外多个应用率先接入。我们预计在GPT-4带动下，未来大模型以及多模态模型的商业化应用将进一步加速，带动行业景气度持续向上。　　2、Transformer架构支撑GPT走向多模态，构筑AIGC领域核心基石　　GPT系列模型使用Transformer架构，当前基于Transformer的多模态研究为AI领域研究热点，Transformer已开始打破NLP与CV领域壁垒，有望支撑GPT系列模型走向多模态应用，构筑AIGC领域核心能力基石。我们梳理出GPT的潜在基础能力包括文本生成（分析）、代码生成、对话交互、机器翻译、图像生成、视频生成等。我们认为，前述基础能力将支撑GPT系列模型在通用与垂直领域的应用，典型应用场景如：通用领域—搜索引擎/办公软件，垂直领域—教育/金融/医疗/图像视频等。　　3、通用与垂直场景多点开花，GPT变革内容生成与交互方式　　GPT有望革新各行各业的内容生成与交互方式。基于GPT+文本&代码&对话&翻译&图像&视频，我们看好GPT类技术未来在通用与垂直场景的应用空间。例如，搜索引擎结合GPT将重塑搜索结果呈现方式，多模态的引入带来一站式的文本、图像、视频汇集结果，将大为提升用户信息收集效率。　　中金公司机构以下四大环节有望迎来新机遇：　　（1）算力方面，ChatGPT训练所耗费的算力大约为3640 PF-days，即假设每秒运算一千万亿次，需要连续运行3640天，训练大模型需要强大的算力。人工智能的跨越式发展将成为算力流量消耗的重要驱动力，未来数据中心和相关的配套产业有望实现更好增长。其中，数据中心建设有四大重点方向：　　①第三方IDC运营环节：宝信软件、数据港（与阿里合作）、科华恒盛（与腾讯合作）、奥飞数据、美利云、光环新网、铜牛信息等。　　②储能温控环节：英维克（互联网IDC空调龙头）、佳力图（绑定中国移动）、高澜股份、依米康、申菱环境、朗进科技、科华数据、润泽科技等。　　③传输网设备、光纤光缆、光模块等ICT环节：光模块领域的新易盛、中际旭创、博创科技；光器件领域的天孚通信、腾景科技、光库科技；光纤光缆领域的中天科技、亨通光电等。　　④高性能计算芯片板块：澜起科技、国芯科技、聚辰股份、兆易创新、景嘉微、寒武纪、芯原股份等。　　（2）数据标注方面，ChatGPT的训练过程加大了人工标注的力度和精度，这代表着在未来的人工智能领域，优质的数据源和强大的标注能力，将成为行业的基础设施。　　（3）NLP（自然语言处理）方面，安信证券表示，由于ChatGPT主要基于自然语言处理，因此在NLP领域沉淀较多的企业，有望率先实现功能的部分复现，NLP头部厂商将率先受益。　　（4）AIGC（人工智能生成内容）方面，ChatGPT是AIGC应用的又一个起点，随着深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能，AIGC有望加速发展。

金融界2023-03-15

AI板块有哪些值得关注的项目？

和增强现实应用程序。 Alethea AI公司使用区块链技术将数字所有权转移到去中心化的交易所，创造一个便捷的、透明的和安全的生态系统。该平台使用了各种技术，包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉，从而为普通用户提供了被AI生成的数字资产的访问方式。目前，除了艺术家和创作者，Alethea AI还吸引了一些投资者和机构的参与。据报道，Alethea AI在2021年1月份成功完成了一轮1500万美元的融资，并计划将这些资金用于平台的扩展和开发。融资方面， 2021 年 8 月 Alethea AI 宣布通过代币私募获得 1600 万美元资金，主要投资者包括 NFT 基金 Metapurse、投资公司 Crypto.com Capital、亿万富翁投资者 Mark Cuban、Dapper Labs、BITKRAFT、Galaxy Interactive、Sfermion 和 LD Capital。优点  ○创新性的数字艺术创作方式： Alethea AI平台基于人工智能生产数字艺术，如一键生成画作、音乐、电影等，这是一种全新的数字艺术创作方式，能为数字娱乐领域注入新的活力。 ○制作者的保护：平台通过智能合约和数字版权保护，为数字艺术制作者提供更好的版权保护和利益保障。  ○投资机会： Alethea AI的生态系统吸引了大量的数字艺术和娱乐爱好者, 使该平台成为投资者投资的好去处。缺点 ●高费用：基于区块链技术的内容交易手续费较高，这可能会限制平台某些用户的财务实力。  ●目标少数精英：目标用户是数字娱乐和艺术行业，这个用户群体较小且专业性较强，对平台的积极参与和使用会产生一定的限制。  ●竞争激烈：在数字艺术和娱乐市场领域，竞争非常激烈，其他平台和公司有可能抢占市场和用户。「Cortex（CTXC）」 Cortex是一个去中心化的智能合约平台，它融合了人工智能和区块链技术，旨在为开发人员提供基于AI的DApps。 Cortex平台使用了深度学习的技术，能够从海量的数据中自动学习，并生成智能合约代码，从而实现更高效、更安全和更具可扩展性的智能合约。 Cortex的设计思想是"智能合约+AI模型"，通过这种方式，Cortex平台可以为用户提供具有高可靠性。目前，Cortex 已建立其 AI on Blockchain 生态系统，AI 研究人员可以凭借开源其 AI 模型而获得奖励，dApp 开发人员可以将 AI 集成智能合约从而大幅提升 dApp 开发速度，而 AI 模型提供商之间的竞争会导致 AI 模型进化得越来越好。融资方面，Cortex 于 2018 年 2 月完成了其 CTXC 币的私募，该轮融资由比特大陆和 FBG Capital 等领投。优点 ○AI 驱动：Cortex （CTXC）是一个 AI 驱动的区块链网络，为人工智能应用提供了一个很好的技术平台。  ○共识机制：Cortex （CTXC）采用了混合的共识机制，提高了网络的安全性以及可扩展性。  ○构建合约：Cortex （CTXC）允许开发人员使用 Solidity 编写的合约进行开发。  ○集成性：Cortex （CTXC）可以集成到各种平台和应用程序中，为人工智能和区块链领域的开发提供了更多的灵活性。缺点  ●竞争：Cortex （CTXC）的市场有很多竞争对手，包括了 DAG、Matrix、Penta 等众多区块链网络。  ●成熟度：Cortex （CTXC）的技术还不是很成熟，与一些竞争对手相比，技术发展还需要更加深入。  ●团队规模：Cortex （CTXC）的团队相对较小，虽然有很多经验丰富的人才但其人数较少，可能会影响项目的开发进度。  ●可能性：人工智能应该是大势所趋，但是与传统的区块链项目相比，Cortex （CTXC）的市场运作还有很多未知因素。以上四个项目是目前发展较好，或具有良好发展前景的AI概念项目，之前在社区群中也多次提到。就目前市场发展趋势来看，还是非常值得加以关注的！来源：金色财经

金色财经2023-03-09

易点天下：着手ChatGPT语料输出和广告行业场景做结合

hatGPT的知识所有权属于OPEN AI 公司，但ChatGPT 在在线广告业务上有很好的应用场景，公司目前已经着手把ChatGPT的语料输出和广告行业场景做结合，进行二次训练，用于广告投放业务。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。

有连云2023-03-09

AI板块的CNTM 3月还会延续下个故事吗？

技术的投资与开发，致力于成为全球领先的AI公司。日本雅虎与CNTM正式达成了合作，在AI智能搜索方面进行全面的业务合作，雅虎也将为CNTM提供相应的资源与资金支持，致力于共同打造全球第一的AI Web3搜索引擎。日本知名机构伊藤商事进行战略融资，2月25日台湾会议与ADA（艾达）圆满达成合作，3月5日在香港与APTOS联手合作举办的第一次线下Move Dev Meetup，共同打造AI服务平台的盛举已经顺利完成！今日再出重大利好，全球首个 Fiat-DeFi 融合的 Web3 SaaS 平台——SaaSGo。主要支持 Web3 应用程序的交钥匙部署，包括 DeFi、NFT、GameFi 等。SaaSGo与CNTM达成联手合作！为Web3的基础建设共同努力！总结加密领域市场在过去几年蓬勃发展后，迎来了2022年加密数字市场的寒冬。过去一年，尤其经过FTX破产冲击全球加密市场后，数字货币持有者更多关注的是一些有市场深度的数字货币和一些新兴加密期权AI交易平台，其中，CNTM成功出圈，引起了全球加密货币爱好者的兴趣和关注。来源：金色财经

金色财经2023-03-06

中信证券：持续看好ChatGPT及AI领域的相关产业投资机会

。我们判断这一模式亦有望在未来成为各大AI公司在提供AI服务时的商业化范式，推动更多AI产品在中短期的商业化落地，从而在全球范围内加速AI产业化进程。我们持续看好ChatGPT及AI领域的相关产业投资机会，并建议持续聚焦芯片、算力设施、模型架构&工程实践、应用场景等核心环节。

金融界2023-03-06

谷歌AI绘画4大牛携手创业天使估值7个亿

文的四位核心作者，出走目的是要搞自己的AI公司。虽然公司名称暂未对外公布，但新公司将一以贯之的路线是很清楚的：以Imagen为基础，沿着原来的项目做下去，不仅继续做文生图，还要做视频方向。核心人才创业，自然少不了VC塞钱——已经按1亿美元的惊人天使估值完成了首轮融资，而且更多VC想给钱而赶不上、投不进。这也算是文生图、文生视频、AIGC赛道上，最知名的研究团队之一了。文生图骨干成员共创AIGC新公司新公司联创四人，Chitwan Saharia、William Chan、Jonathan Ho以及Mohammad Norouzi，都出自谷歌。他们之前精力重点放在AIGC的文生图板块，是谷歌用来对抗DALLE-2的大杀器Imagen的论文共同作者，位置都挺重要的那种。先来介绍一下Chitwan Saharia，也是Imagen的共同一作。 Chitwan本科毕业于孟买理工学院计算机科学与工程专业，在孟买理工学院和蒙特利尔大学都当过程序和算法方面的研究助理。2019年加入谷歌，base多伦多，花了3年时间从二级软件工程师做到高级研究科学家，去年12月从谷歌离职。 Chitwan有语音识别、机器翻译的经验，在谷歌工作时，主要负责领导image-to-image扩散模型的工作。第二位William Chan，也是Imagen论文共同一作。他同样出身计算机工程，先后就读于加拿大滑铁卢大学、卡内基梅隆大学，中间在新加坡国立大学当过1年交换生。在卡内基梅隆大学拿下博士学位后，William还在加拿大最大的社区学院之一乔治布朗学院，主攻烘焙和烹饪（？），学了3年。 Willian从2012年起加入谷歌，于2016年成为谷歌大脑的一份子，去年5月离职时，他已经是谷歌大脑多伦多的研究科学家了。然后要介绍的是Jonathan Ho，UC伯克利博士毕业。他不仅是Imagen论文的core contribution，还是Diffusion Model奠基之作《Denoising Diffusion Probabilistic Models》的一作。博士毕业于UC伯克利计算机科学专业的Jonathan，之前在OpenAI当过1年的研究科学家，后来在2019年加入谷歌，共工作了2年零8个月，去年11月以研究科学家的身份从谷歌离职。新公司的最后一位联创叫Mohammad Norouzi，也是Imagen论文的共同一作。 △ 他在多伦多大学计算机科学博士就读期间，拿到了谷歌ML博士奖学金。毕业后他加入谷歌大脑，在那儿工作了7年，在谷歌的最后title是高级研究科学家，工作重点是生成模型。同时，Mohammad也是谷歌神经机器翻译团队的原始成员，SimCLR的联合发明人。他在GitHub主页上小小地透露了自己的最近动态：目前，我在一家初创公司工作，公司使命是推进人工智能的发展水平，帮助人类提高创造力。我们正在招聘！这句话以外，关于新公司的更多信息，四人在任何社交平台都没有更详细的透露。这已经是谷歌最近漏出去的第n波人了。就拿刚刚过去的2个月来说，先是包括顾世翔（Shane Gu，‘让我们一步一步地思考’研究者）在内的至少4名谷歌大脑成员加入OpenAI；情人节时，Hyung Won Chung和CoT最早的一作Jason Wei携手组团叛逃OpenAI。本周三，您猜怎么着？嘿，又跑了一个： OpenAI狂喜，只有谷歌大漏勺本勺受伤的世界诞生了。 Imagen是什么？了解完谷歌漏走的这四个人，回头来说说为他们职业生涯赢得掌声的Imagen项目。 Imagen是谷歌发布的文生图模型，发布时间在DALL-E 2新鲜出炉一个月以后。本文开头放的熊猫震惊表情包，就是朝Imagen输入“一只非常快乐的毛茸熊猫打扮成了在厨房里做面团的厨师的高对比度画像，他身后的墙上还有一幅画了鲜花的画”后，得出的一张要素完备的AI生成画作。（不好意思，请自行断句）在Imagen出现之前，文生图都共用一个套路，那就是CLIP负责从文本特征映射到图像特征，然后指导一个GAN或Diffusion Model生成图像。 Imagen不走寻常路，开辟了text-to-image新范式：纯语言模型只负责编码文本特征，具体text-to-image的工作，被Imagen丢给了图像生成模型。具体来讲，Imagen包含一个冻结的语言模型T5-XXL（谷歌自家出品），当作文本编码器。T5-XXL的C4训练集包含800GB的纯文本语料，在文本理解能力上比CLIP强不少，因为后者只用有限图文对训练。图像生成部分则用了一系列扩散模型，先生成低分辨率图像，再逐级超采样。依赖于新的采样技术，Imagen允许使用大的引导权重，所以不会像原有工作一样使样本质量下降。这么一来，图像具有更高的保真度，并且能更好地完成图像-文本对齐。概念说起来简单，但Imagen的效果还是令人大为震撼的。生成的狗子飙车技术一流：比起爆火的DALLE-2，Imagen能更准确地理解同时出现两个颜色要求的情况：一边绘画一边写字这种要求，Imagen也成功完成，不仅写得对，还能加光影魔术手般的烟花特效（不是）。以及对后来研究更有帮助的是，谷歌通过Imagen的研究，优化了扩散模型。首先，增加无分类器引导（classifier-free guidance）的权重可以改善图文对齐，同时却会损害图像保真度。为了解决这个bug，在每一步采样时引入动态阈值（dynamic thresholding）这个新的新的扩散采样技术，来防止过饱和。第二，使用高引导权重的同时在低分辨率图像上增加噪声，可以改善扩散模型多样性不足的问题。第三，对扩散模型的经典结构U-Net做了改进，变成了Efficient U-Net。后者改善了内存使用效率、收敛速度和推理时间。后来在Imagen上微调，谷歌还推出了能“指哪打哪”版本的文生图模型DreamBooth。只需上传3-5张指定物体的照片，再用文字描述想要生成的背景、动作或表情，就能让指定物体“闪现”到你想要的场景中。比如酱婶儿的：又或者酱婶儿的：大概是Imagen效果太过出色，劈柴哥后来亲自宣发的谷歌AI生成视频选手大将，就叫做“Imagen Video”，能生成1280*768分辨率、每秒24帧的视频片段。啊，等等，谷歌有Imagen Vedio，这和四人的新公司不是撞方向了吗？仔细看了下论文，无论是Imagen还是Imagen Video，各自都有大篇幅涉及风险、社会影响力的内容。出于安全、AI伦理和公平性等方面考虑，Imagen和Imagen Vedio都没有直接开源或开放API，甚至连demo都没有。哪怕市面上出现开源复刻版本，也不是最正宗的味道。此前就曝出过在谷歌每年的内部员工调查“Googlegeist”中，员工表示对谷歌执行能力不佳的质疑。也许，这四人出走，继续做Imagen，并做Imagen的视频版，说不定就是为了想把项目放到一个更开放的AI环境。而且这种出走创业，也是热钱大钱向AIGC汹涌的结果。所以既然AIGC的创投热潮已经在太平洋那头开启，那应该在太平洋这头也不会悄无声息。或许你已经听说了一些同样的大厂出走创业，欢迎爆料说说~~ 来源：“量子位”（ID：QbitAI），DeFi之道作者：衡宇来源：金色财经

金色财经2023-03-05

千亿ChatGPT的狂欢和月薪3K的数据标注员

；赚差价的Sama则称自己是“有道德的AI公司”，已经帮助5万多人摆脱了贫困。据国盛证券估计，类ChatGPT的大模型训练一次就要烧掉200万-1200万美元，仅每日的电费消耗就高达4.7万美元；2022年，OpenAI公司净亏损高达5.45亿美元。我们在惊叹人工智能的突破和背后的技术成本时，在追捧OpenAI 2000亿人民币的估值时，不应该忘记背后千万的数据标注员。他们在聚光灯外，如一叶叶扁舟，飘荡在人工智能蓝海上。（应受访者要求，本文人名为化名。）来源：元宇宙之心来源：金色财经

金色财经2023-03-05

AI永不落幕 CNTM从未停下脚步

技术的投资与开发，致力于成为全球领先的AI公司。日本雅虎与CNTM正式达成了合作，在AI智能搜索方面进行全面的业务合作，雅虎也将为CNTM提供相应的资源与资金支持，致力于共同打造全球第一的AI Web3搜索引擎。日本知名机构伊藤商事进行战略融资，2月25日台湾会议与ADA（艾达）圆满达成合作，今日再出重大利好，3月5日即将在香港与APTOS联手合作，共同打造AI服务平台技术面昨日分析（分析已经完全实现，从0.07突破0.08，还在持续上升中）CNTM从小时线看出目前的走势中0.066庄家护盘严重，明显的强力支撑点位，触及及反弹，走势很明显，但是多次触及0.07附近回踩下来，在这个区间进行洗盘，今天已经开始起量，突破0.07这个位置并不难现阶段看点：CNTM目前从四小时级别及小时线级别中明确的看到，整体的走势之前在0.065-0.07区间洗盘且庄家吸筹，洗掉不坚定者，昨天在突破第一阶段之后来到第二个阶段进行洗盘，前期起一波量能之后，处于第二阶段的吸筹，那么现在的埋伏只是为了后续突破第二阶段整体拉菲的过程，下方有力且庄家的筹码位置在0.060-65区间，这个位置作为一个防守的位置，上方空间会不断的放大。很多人问，昨天推荐没买，今天已经涨了十几个点了我还进不进场？你只需要记住一句话，等CNTM市值到达一亿美金的时候，你不会在意你是0.6还是0.7进的场，你只会看到的是自己有没有筹码来源：金色财经

金色财经2023-02-28

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