近期,多家厂商发布了视觉模型,结合C端应著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【作者:唐霜】用市场的情况,我有理由相信,AI应用方向【原创内容,转载请注明出处】原创内容,盗版必究。正在从LLM聊天应用向视觉应用转变。从单【版权所有,侵权必究】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】纯的聊天工具大行其道,到类似写作类cop转载请注明出处:www.tangshuang.net【版权所有,侵权必究】ilot工具的盛行,AI应用在2024年本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【原创不易,请尊重版权】已经呈现出了巨大的潜力,但你要知道,现在【版权所有,侵权必究】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】才5月,从业界顶尖会议提出AI应用将成大本文作者:唐霜,转载请注明出处。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。趋势,到现在才不过短短半年,可见在AI应【原创内容,转载请注明出处】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。用领域,世界发展的有多快。本文就来聊一聊【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】转载请注明出处:www.tangshuang.net我所看到的趋势和机会。
【作者:唐霜】【转载请注明来源】【本文受版权保护】【原创内容,转载请注明出处】大模型成为AI领域统治级范式
在GPT-3.5之前,AI训练总是具有针【未经授权禁止转载】转载请注明出处:www.tangshuang.net对性,不同厂商、团队的方案百家争鸣,但在【原创不易,请尊重版权】转载请注明出处:www.tangshuang.netChatGPT被广泛认可之后,大模型已经【未经授权禁止转载】【作者:唐霜】成为AI领域的核心范式,甚至成为一家新的【作者:唐霜】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。AI创业公司的唯一选择。通过训练大模型来【原创内容,转载请注明出处】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】获得需要的AI能力,已经成为一种普遍被认原创内容,盗版必究。转载请注明出处:www.tangshuang.net可的方式,这一模式从LLM领域扩展到多模【未经授权禁止转载】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。态领域、文生图领域、图生图领域、文生视频【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】原创内容,盗版必究。领域、图生视频领域……几乎我们已知的各类【原创内容,转载请注明出处】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。领域,都可以使用训练大模型的方式,获得针转载请注明出处:www.tangshuang.net【未经授权禁止转载】对该领域的AI模型。
本文作者:唐霜,转载请注明出处。【作者:唐霜】AI领域当下发生着哪些有趣的事?
Stability在经历了创始人出走的情著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【作者:唐霜】况下,发布了Stable Diffusi【本文首发于唐霜的博客】【本文受版权保护】on 3,获得了更优秀的成图能力,结合早原创内容,盗版必究。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】前发布的Stable Diffusion【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文作者:唐霜,转载请注明出处。 XL底层架构,可以预测新版本的SD将拥【本文受版权保护】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。有更强的性能。同时,官方推出的Stabl【转载请注明来源】【转载请注明来源】e Video Diffusion也是令【本文首发于唐霜的博客】转载请注明出处:www.tangshuang.net人眼前一亮。SD生态中,SD webui【版权所有,侵权必究】未经授权,禁止复制转载。发布了1.9,新工具forge将让客户端【本文受版权保护】转载请注明出处:www.tangshuang.net具有更强的性能和能力。在文生图领域,除了本文作者:唐霜,转载请注明出处。本文作者:唐霜,转载请注明出处。Stability之外,国内的一众团队开【原创内容,转载请注明出处】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。发出的新产品也是令人兴奋,在开源工具的基本文作者:唐霜,转载请注明出处。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net础上,分享绘画模型、工作流等,形成了AI【版权所有,侵权必究】原创内容,盗版必究。视觉领域的社区氛围。
【关注微信公众号:wwwtangshua原创内容,盗版必究。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。ngnet】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。在Suno几乎成为统治者的时候,Udio著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【版权所有,侵权必究】横空出世与之分庭抗礼。从歌词到歌曲再到M【转载请注明来源】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。V,几个新平台可以让音乐创作从专业工作,【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【作者:唐霜】变为普通人可以短短几分钟实现的有趣事情,【原创内容,转载请注明出处】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。AI在音乐领域真正做到了平权,让普通人可原创内容,盗版必究。【版权所有,侵权必究】以通过音乐这种形式,完成自己抒发某时某刻本文作者:唐霜,转载请注明出处。【原创不易,请尊重版权】心情的创意。
【版权所有】唐霜 www.tangshu原创内容,盗版必究。未经授权,禁止复制转载。ang.net【关注微信公众号:wwwtangshua【未经授权禁止转载】本文作者:唐霜,转载请注明出处。ngnet】从阿里所谓开源EMO引起的争议,到最终在转载请注明出处:www.tangshuang.net【作者:唐霜】通义应用中落地的不错效果,在AI视频领域原创内容,盗版必究。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。也出现百花斗艳的场景。通过一张照片就可以著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【本文首发于唐霜的博客】让其中的人物活起来,并且具有较强的口型拟【本文受版权保护】【版权所有,侵权必究】合,非常有意思。腾讯开源VideoReT【原创不易,请尊重版权】【本文首发于唐霜的博客】alking,微软在azure平台上线具原创内容,盗版必究。【原创不易,请尊重版权】有情感和语气的文转音,数字人领域平民化也未经授权,禁止复制转载。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。是指日可待。
【原创不易,请尊重版权】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。从年初Sora PPT式发布,到陆续有厂【原创内容,转载请注明出处】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。商进入内测名单,到open-sora开源【版权所有,侵权必究】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】项目上线,再到业内其他竞品陆续跟进,虽然【原创不易,请尊重版权】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.netsora至今未上线对公众服务,但是整个业转载请注明出处:www.tangshuang.net本文作者:唐霜,转载请注明出处。界在AI生成视频领域已经发出了最强的期待【原创内容,转载请注明出处】转载请注明出处:www.tangshuang.net之声。虽然目前几乎所有的工具在生成视频这著作权归作者所有,禁止商业用途转载。原创内容,盗版必究。件事上,还很难做到完全规避大模型的幻觉问【原创不易,请尊重版权】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。题,以及保持一致性问题,但是在退一步的情【未经授权禁止转载】本文作者:唐霜,转载请注明出处。况下,利用SD关键帧等的技术方案,也可以转载请注明出处:www.tangshuang.net【本文受版权保护】实现视频换风格、换脸、换人、换背景等效果【作者:唐霜】本文作者:唐霜,转载请注明出处。,和传统视频处理工具要方便很多。
转载请注明出处:www.tangshua【原创内容,转载请注明出处】原创内容,盗版必究。ng.net著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【未经授权禁止转载】【版权所有】唐霜 www.tangshu【本文首发于唐霜的博客】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。ang.net对于老厂家们而言,微软在office软件【转载请注明来源】转载请注明出处:www.tangshuang.net中接入copilot技术,实现文件编辑时本文作者:唐霜,转载请注明出处。原创内容,盗版必究。局部生成能力;Adobe在其全线设计软件【版权所有,侵权必究】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net中接入AI能力,可以通过涂抹局部后,用文【原创不易,请尊重版权】【作者:唐霜】字描述来实现设计,效果炸裂;苹果则是在前【版权所有,侵权必究】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】脚宣布与谷歌合作后,推出自己的小体量参数本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【原创不易,请尊重版权】大模型ReALM,实现了对屏幕信息的识别【原创不易,请尊重版权】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。和理解,让大模型在用户操作的理解上更进一原创内容,盗版必究。【原创不易,请尊重版权】步。
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这一轮LLM-based Agent的大本文作者:唐霜,转载请注明出处。【转载请注明来源】发展,将会颠覆内容生产方式,无论是在C端本文版权归作者所有,未经授权不得转载。转载请注明出处:www.tangshuang.net还是B端,过去我们很多内容生产很多讲创意本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net,讲技术,但真正是创意的寥寥无几,很多都【原创不易,请尊重版权】未经授权,禁止复制转载。是搬运工。而这一轮AI技术的发展,将彻【本文受版权保护】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。底颠覆之前的状况,B站百大影视飓风之前一【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】期节目讲帮助一个残疾的兄弟实现运动梦想,原创内容,盗版必究。【原创不易,请尊重版权】使用了非常多传统的影视剪辑和特效技术,成【本文首发于唐霜的博客】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】本巨大,但就当前的AI技术而言,要实现相【原创内容,转载请注明出处】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】同的效果,或许并不需要那么大的人力物力成原创内容,盗版必究。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】本。在B端,很多所谓的编辑、整理、分析工著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【作者:唐霜】作,本质上都是文字处理的关联工作,在AI【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【版权所有,侵权必究】的冲击下,这些工作人的成分会逐渐减少,除原创内容,盗版必究。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】了人力成本的考虑之外,内容质量和时间效【本文受版权保护】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】率的考量才是最重要的。
著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【未经授权禁止转载】过去半年,我注意到抖音上AI创作的内容比本文作者:唐霜,转载请注明出处。转载请注明出处:www.tangshuang.net重在不断攀升。以网文故事创作为例,通过【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net著作权归作者所有,禁止商业用途转载。大模型生成故事,通过生图、生视频模型完成【转载请注明来源】【未经授权禁止转载】素材生产,再配合工具自动完成剪辑,连载网【转载请注明来源】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。文短视频以强烈的AI画风口感和爆爽的故事本文作者:唐霜,转载请注明出处。转载请注明出处:www.tangshuang.net背景设定,剥夺了很多其他短视频的生成空【转载请注明来源】【本文首发于唐霜的博客】间。而就这类短视频的制作团队而言,除了成【本文首发于唐霜的博客】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】本降低之外,还可以通过推流来实现为其他短【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】本文作者:唐霜,转载请注明出处。剧、游戏平台、购物平台的引流,从而实现盈原创内容,盗版必究。【原创不易,请尊重版权】利。这种AI内容抢占用户流量的现象,在【本文受版权保护】本文作者:唐霜,转载请注明出处。未来只会愈演愈烈。不能说劣币驱逐良币,【原创内容,转载请注明出处】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。只能说基于流量为目的的内容推送时代,会被转载请注明出处:www.tangshuang.net【作者:唐霜】AI所统治,进而有可能出现,人类的内容消著作权归作者所有,禁止商业用途转载。未经授权,禁止复制转载。费由AI来决定的最终局面。
【版权所有】唐霜 www.tangshu【本文受版权保护】【本文首发于唐霜的博客】ang.net【本文受版权保护】AI向内容领域的入侵,必然带来某些职业群【转载请注明来源】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net体的危机,这值得我们关注。从辅助人类提【原创不易,请尊重版权】转载请注明出处:www.tangshuang.net升效率提升生产力的工具,到变成抢人类工作【本文首发于唐霜的博客】【原创内容,转载请注明出处】的威胁,AI在现实中的应用范围,应该值得本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【版权所有,侵权必究】所有人思考。
【版权所有】唐霜 www.tangshu【版权所有,侵权必究】未经授权,禁止复制转载。ang.net本文作者:唐霜,转载请注明出处。转载请注明出处:www.tangshua【原创不易,请尊重版权】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。ng.net为什么视听领域是Agent趋势
首先,当下的AI技术本身具有内容增强属性【转载请注明来源】【原创不易,请尊重版权】,人们正在利用AI的工具属性改造现有工具【原创内容,转载请注明出处】【未经授权禁止转载】,以在内容创作领域更快的产生内容,而内容【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】领域的终极就是视听产品,例如短视频、电影转载请注明出处:www.tangshuang.net【作者:唐霜】、电视节目、游戏等。这一轮AI技术的发原创内容,盗版必究。【原创不易,请尊重版权】展,就目前来看,在应用领域,将AI作为内著作权归作者所有,禁止商业用途转载。本文作者:唐霜,转载请注明出处。容生产工具首当其冲,而技术研究和应用总是【未经授权禁止转载】【本文首发于唐霜的博客】相辅相成的,当应用领域对内容生产的需求巨【原创内容,转载请注明出处】【原创内容,转载请注明出处】大时,大模型基座的研究也会顺着需求的方向【原创不易,请尊重版权】【原创内容,转载请注明出处】,在内容生产的终极方向——视听领域——本文作者:唐霜,转载请注明出处。【未经授权禁止转载】不断发力。如此相互作用,类似Stabil【原创不易,请尊重版权】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】ity的SDXL方向,清华研究团队的LC【本文受版权保护】【原创不易,请尊重版权】M方向,都为实现实时生成(Realtim本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【未经授权禁止转载】e Generation)提供了可能性【版权所有,侵权必究】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。。一旦实时生成技术成熟,那么我在以前多次未经授权,禁止复制转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】提到的实时互动视频生成将成为可能。
本文作者:唐霜,转载请注明出处。【未经授权禁止转载】其次,图像和声音的生成,给大模型团队更多原创内容,盗版必究。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。挑战的刺激感,而大模型范式遵循scali【转载请注明来源】【未经授权禁止转载】ng law,只要按照其范式训练大模型,未经授权,禁止复制转载。原创内容,盗版必究。总是能大力出奇迹,看到胜利的曙光,不用担原创内容,盗版必究。【转载请注明来源】心失败,因此,对于视听大模型的训练团队而【本文首发于唐霜的博客】【转载请注明来源】言,将来必然获得成就感,而难度摆在那里,【未经授权禁止转载】本文作者:唐霜,转载请注明出处。未来成功的可能性也大大增强。南开大学和本文作者:唐霜,转载请注明出处。本文作者:唐霜,转载请注明出处。字节跳动合作,提出了StoryDiffu著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【本文首发于唐霜的博客】sion模型,以较小的训练代价生成一致的原创内容,盗版必究。未经授权,禁止复制转载。漫画和长视频。随着商业应用的竞争白热化未经授权,禁止复制转载。本文作者:唐霜,转载请注明出处。,底层模型的研究也愈发激烈。视听模型的【版权所有,侵权必究】本文作者:唐霜,转载请注明出处。潜在商业价值无可估量,甚至一个模型的应用转载请注明出处:www.tangshuang.net【本文受版权保护】化就是一家独角兽创业公司的全部核心。
【关注微信公众号:wwwtangshua【本文受版权保护】【未经授权禁止转载】ngnet】【本文首发于唐霜的博客】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。最后,视听是人类对世界模型认知的凝固。【作者:唐霜】【原创内容,转载请注明出处】人类对外界的认知,80%以上来自视听感官原创内容,盗版必究。【本文首发于唐霜的博客】,而很明显,即便是盲人摸象,这80%的认【本文受版权保护】原创内容,盗版必究。知也足够构建起真实世界80%的真相。可【原创内容,转载请注明出处】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net见,视听模型的建立,对人类认识这个世界未经授权,禁止复制转载。【转载请注明来源】意义重大。从Sora出现开始,对建立AI原创内容,盗版必究。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。自动生成的世界模型的追求,成为很多人在A未经授权,禁止复制转载。【原创内容,转载请注明出处】I领域研究的主要动力。把人类认知中,最本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】高形态的部分,通过AI表现出来,在现实世未经授权,禁止复制转载。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。界中也可能存在重要意义,例如对自闭症患者【本文受版权保护】【本文受版权保护】认知世界的理解,对婴幼儿认知教育的辅助【未经授权禁止转载】【转载请注明来源】等等。正如我们在有些电影中听到的一样,正本文版权归作者所有,未经授权不得转载。未经授权,禁止复制转载。常人眼中的数字,在文字认知障碍小孩眼中可著作权归作者所有,禁止商业用途转载。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。能就是遨游在宇宙中的怪物一样。通过构建未经授权,禁止复制转载。【版权所有,侵权必究】世界模型,我们可以更了解人类自身。
【转载请注明来源】转载请注明出处:www.tangshua【作者:唐霜】本文作者:唐霜,转载请注明出处。ng.net【访问 www.tangshuang.n【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文作者:唐霜,转载请注明出处。et 获取更多精彩内容】Agent的智能将成为人类的第二大脑
目前,AI在内容领域的颠覆性已经被展现的本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net淋漓尽致,但作为“人工智能”的“智能”部未经授权,禁止复制转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net分,并不局限于对人类语言的理解和生成。未经授权,禁止复制转载。【本文首发于唐霜的博客】例如我多次提到的comfyui,其本质上著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】还是利用SD的生成能力,而在智能上的体现原创内容,盗版必究。【本文受版权保护】,显得非常死板。
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【本文首发于唐霜的博客】【原创内容,转载请注明出处】【本文首发于唐霜的博客】未经授权,禁止复制转载。LLM涌现的推理能力、CoT等,让我们意未经授权,禁止复制转载。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。识到,“思考”这件事本身是有迹可循的。原创内容,盗版必究。转载请注明出处:www.tangshuang.netAI智能体的终极形态,是完全自主的思考和【作者:唐霜】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。决策,以服务于人。但就当下而言,我们对【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】本文作者:唐霜,转载请注明出处。这个部分的开发还很少,我们把大部分精力都【本文首发于唐霜的博客】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。投入在内容生产方面,而对开发“第二大脑”【本文首发于唐霜的博客】【未经授权禁止转载】的重要程度放在“后面再说”的位置上。最本文作者:唐霜,转载请注明出处。【版权所有,侵权必究】近以付盛为代表的人士提出类似“大模型没必原创内容,盗版必究。转载请注明出处:www.tangshuang.net要,小模型刚刚好”这样的理念,他们关注实【原创不易,请尊重版权】【作者:唐霜】际应用的商业成本与利润,大于让大模型在【原创不易,请尊重版权】转载请注明出处:www.tangshuang.net思考能力上更进一步。
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【未经授权禁止转载】【本文受版权保护】【版权所有,侵权必究】【本文首发于唐霜的博客】结语
2024年,作为AI元年次年,整个行业发本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【版权所有,侵权必究】生着巨大的变化。而2024年的国际金融处本文版权归作者所有,未经授权不得转载。转载请注明出处:www.tangshuang.net于冰封期,AI行业没有遇到投资的好时候,【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创内容,转载请注明出处】却也能如此强劲的发展,在夹缝中投资者【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文受版权保护】们依然看好这一领域。第一次工业革命大约从【转载请注明来源】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】18世纪末开始,持续到19世纪中叶,大约本文作者:唐霜,转载请注明出处。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。100年左右的时间;第二次工业革命大约从【作者:唐霜】未经授权,禁止复制转载。1870年代开始,到1920年代结束,大【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文版权归作者所有,未经授权不得转载。约50年不到的时间;第三次科技革命大约著作权归作者所有,禁止商业用途转载。本文作者:唐霜,转载请注明出处。从1970年代开始,到1990年代,大约【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】20年左右的时间。科技革命的迭代速度就著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【原创内容,转载请注明出处】如宇宙的膨胀速度一样,越来越快,意味着这著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】其中的挑战和机遇将难以想象的一闪而过。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】未经授权,禁止复制转载。被预测为“第四次科技革命”的AI浪潮或许【原创内容,转载请注明出处】【本文首发于唐霜的博客】在5年以内就会完成整个底层技术的构建,并【本文受版权保护】【原创内容,转载请注明出处】在未来几十年中不断开枝散叶。虽然当下在【本文受版权保护】【本文受版权保护】内容领域应用火爆,但我相信,很快,在其他转载请注明出处:www.tangshuang.net著作权归作者所有,禁止商业用途转载。领域,AI也将展现其超凡能力。
【作者:唐霜】【本文受版权保护】【原创不易,请尊重版权】2024-05-05 2846


