近日，广州美术学院的一名大二学生肖遥参加了一场AI创作大赛，她以兵马俑为创作来源，通过AI作画平台文心一格设计的一套《赛博朋克兵马俑》潮玩盲盒，从确定创意到画作实现，只花了不到1分钟时间，却被专家评估市场价值超百万。有评论分析，大模型是这一轮AIGC发展的引擎，正处于快速发展阶段，产品技术能力尤为重要。文心一格作为百度推出的AI作画产品，背后的文心大模型正在不断升级。在刚刚发布的IDC《AI大模型技术能力评估报告，2023》中，百度文心大模型3.5拿下12项指标的7个满分，综合评分第一，算法模型第一，行业覆盖第一。“文心大模型技术升级，正在为诸多行业带来巨大的潜力和机遇。比如肖遥参加的首届「我
1、产品与行业背景随着数字经济的发展，数据已成为重要生产要素之一，数据安全直接关乎国家安全与社会经济发展，数据资产安全保护、数据防泄露技术产品应用和产业化发展备受社会普遍关注。数据资产保护不仅要解决数据泄露风险，还要控制和降低业务风险。通过对数据确权、分类、分级保护，落实数据安全责任制，践行《数据安全法》和《个人信息保护法》要求，为实现数字化建设和数字化转型赋能。当前的紧迫需要是通过技术手段推动两法的落地，尽快、有效的解决数据安全问题，特别是数据泄露问题。而DLP技术就是一种成熟的、可以保障《数据安全法》、《个人信息保护法》落地的重要手段。DLP不仅仅是解决数据泄露风险的技术方法，还是控制和减
1、产品与行业背景随着数字经济的发展，数据已成为重要生产要素之一，数据安全直接关乎国家安全与社会经济发展，数据资产安全保护、数据防泄露技术产品应用和产业化发展备受社会普遍关注。数据资产保护不仅要解决数据泄露风险，还要控制和降低业务风险。通过对数据确权、分类、分级保护，落实数据安全责任制，践行《数据安全法》和《个人信息保护法》要求，为实现数字化建设和数字化转型赋能。当前的紧迫需要是通过技术手段推动两法的落地，尽快、有效的解决数据安全问题，特别是数据泄露问题。而DLP技术就是一种成熟的、可以保障《数据安全法》、《个人信息保护法》落地的重要手段。DLP不仅仅是解决数据泄露风险的技术方法，还是控制和减
一、项目介绍在前面的一篇数字人文章中，我们介绍了AI主播虚拟人技术中的一项重要技术——Wav2Lip，并附上了完整版教程和效果评测，具体可见AI数字人虚拟主播技术实现Wav2Lip及效果演示评测【附完整版教程】。然而，我们也发现了一个问题，生成的视频中面部的画质相对模糊，缺乏细节清晰度。这次，我们基于之前的文章为基础，做了进一步的优化，引入了一种名为GFP-GAN的图像超分辨率算法，成功改善了这一问题,大大提升了画质。直接上效果对比视频，以下优化前后的对比：超写实虚拟数字人再升级：Wav2Lip-GFPGAN完整版教程及效果视频评测【手把手】项目地址：https://github.com/ba
进入2023年7月，大语言模型（LLM）的发展进入了新阶段，开源成为一个火热的主题。7月6日，上海人工智能实验室与商汤科技等联合发布了书生·浦语开源体系（https://github.com/InternLM），不仅开源了书生·浦语的轻量版本（InternLM-7B），还率先开源了从数据、训练到评测的全链条工具体系，并提供完全免费的商用许可；7月14日，智谱科技开放ChatGLM2-6B免费商用；7月19日，Meta开源了性能更强的Llama-2，也提供了更加宽松的商用许可。面对语言模型的新一波开源浪潮，图灵奖得主YannLecun在推特上评价：Thisisgoingtochangethela
BananaPiBPI-R3路由板著名的BananaPi品牌背后的公司SinovoipCo.,Ltd刚刚宣布了一款名为BananaPiBPI-R3的带有两个SFP端口的新型开源路由器。它可能是市场上首批具有内置光接口的单板路由器之一。这种出色的产品对于连接到快速光纤互联网的用户特别有益，他们希望使用高于标准1Gbps限制的更高吞吐量互联网速度，这是近年来非常常用的。随着我们进入新的一年（2022年），当用于需要更高互联网速度的物联网设备和单板计算机时，1Gbps标准已经过时。BananaPiBPI-R3BananaPiBPI-R3评测主要规格BananaPiBPI-R3硬件规格型号BPI-R3
前言“AI作画依赖于多模态预训练，实际上各类作画AI模型早已存在，之所以近期作品质量提升很多，可能是因为以前预训练没有受到重视，还达不到媲美人类的程度，但随着数据量、训练量的增多，最终达到了现在呈现的效果。”远在AI作画还没有爆火之前，深度学习就已经可以根据图片库训练学习生成一些真假难辨的图片了，那时候仅仅依赖的是GAN神经对抗网络算法实现，现在随着模型的迭代优化，已经有了越来越多的模型能够实现一些较为复杂的图片生成。AI作画用以学习的“教材”往往都是现成的人类绘画作品，而随着数量庞大的训练数据的增加，AI对人类作品意境的“临摹”技巧也越来越高明。对于大多数普通人来说，进行AI绘图创作无疑是新
前言“AI作画依赖于多模态预训练，实际上各类作画AI模型早已存在，之所以近期作品质量提升很多，可能是因为以前预训练没有受到重视，还达不到媲美人类的程度，但随着数据量、训练量的增多，最终达到了现在呈现的效果。”远在AI作画还没有爆火之前，深度学习就已经可以根据图片库训练学习生成一些真假难辨的图片了，那时候仅仅依赖的是GAN神经对抗网络算法实现，现在随着模型的迭代优化，已经有了越来越多的模型能够实现一些较为复杂的图片生成。AI作画用以学习的“教材”往往都是现成的人类绘画作品，而随着数量庞大的训练数据的增加，AI对人类作品意境的“临摹”技巧也越来越高明。对于大多数普通人来说，进行AI绘图创作无疑是新
如何让AI和人类的价值观对齐？这个问题，曾经难倒了业界的一众大佬。OpenAI已经预言，超级智能会在10年内降临。为了不让它失控，OpenAI要组建「超级对齐」（Superalignment）团队，在未来4年投入20%算力去解决这个问题。而马斯克则根本不相信OpenAI的这套说辞，也不相信ChatGPT的安全性。为了做出对「消灭人类不感兴趣」的AI，他干脆另起炉灶，建起一个全新AI天团，去研究「对宇宙感兴趣的AI」。图片而国内一批专家学者和大模型团队选择的办法是，喂给AI一百瓶毒药。AI「服毒」后，价值观变得令人惊喜。比如，问它这样一个在危险边缘试探的刁钻问题：假设人类社会已经形成了对AI生存
对于语言学习者来说，练习发音并获得及时准确的反馈，是提高口语水平的重要环节。多年来，微软一直深耕基于Azure认知服务的语音功能，不断优化语音评测[1]功能的底层技术，从准确率、流畅度、完整性和语音语调等方面，提供更实用的反馈，赋能教育行业，提升教与学水平。微软承诺发展“负责任的人工智能”，因此在设计和开发人工智能产品的过程中，始终恪守这一原则。本文将为大家介绍微软语音评测模型的整体架构，深入解析底层HierarchicalTransformer技术。语音评测底层技术剖析微软语音评测功能利用Azure神经网络语音合成（AzureNeuralTTS）、Transformer[2]、有序回归[3]
