生成 AI 的下一步發展是多模型嗎？_BTC

原文作者：Shritama Saha，由 DeFi 之道編譯。

生成式 AI 的出現就像您身邊多了一位個人創意天才。 憑借其分析模式和基于模式開發新內容的卓越能力，生成式 AI 可以創造一切，從令人驚嘆的數字藝術到原創音樂作品、人類文本等等。

然而，生成式 AI 的炫酷之處也帶來了 AI 藝術中復雜的盜版和版權侵權問題。 盡管如此，在過去兩年中，該細分市場出現了驚人的增長。

在一次獨家采訪中，OpenCV 首席執行官 Satya Mallick 博士告訴 Analytics India Magazine，他認為生成式 AI 的最大突破是大語言模型或基礎模型的發展，并指出 Transformer 模型，例如那些在視覺轉換中使用的模型是該領域的一項重大創新。

根據 Mallick 的說法，生成 AI 的下一步是多輸入和多媒體輸出。 換句話說，多模型方法。

比特幣私鑰生成命令行工具bx seed存在弱隨機性的重大漏洞，現已修復:8月14日消息，milksad.info團隊發文稱，7月21日發現比特幣libbitcoin-explorer（命令行工具bx）中存在一個名為milksad重大漏洞。目前，GitHub頁面顯示該漏洞已于今日修復并將bxseed命令刪除。bx seed工具生成助記詞時，僅使用系統時間作為隨機性來源，因此bx seed只能生成約40億助記詞中的一個，攻擊者很容易重新生成這40億個助記詞。該團隊發現超過2600個基于bxseed熵、活躍度高的比特幣錢包，其中在2018年都有相似的小額存款。Cake Wallet與Trust Wallet也存在類似漏洞，其他錢包沒有受到該漏洞影響。該漏洞于5月3日已被黑客利用，最嚴重的盜竊發生于7月12日，共有29.65枚BTC被盜，價值約87萬美元。該文稱，至少約90萬美元被盜資產已被轉移。同時，不僅是BTC，ETH、XRP、DOGE、SOL、LTC、BCH、ZEC代幣均確認被盜。[2023/8/14 16:25:09]

微軟最近推出了一種名為 Kosmos-1 的多模型大語言模型 (MLLM)。 人工智能研究工作室 Alethea.AI 推出了 CharacterGPT，它可以從文本中生成字符。 兩年前，Google AI 還發布了 MURAL：Multimodal, Multitask Representations Across Languages 模型，用于圖文匹配。 它部署了應用于圖像-文本對的多任務學習，并結合了涵蓋 100 多種語言的翻譯對。

美亞柏科：公司將對各類AIGC內容的檢測、AI生成文本的檢測技術及產品進行布局:金色財經報道，美亞柏科在互動平臺表示，公司將對各類AIGC內容的檢測、AI生成文本的檢測技術及產品進行布局。公司也會在利用人工智能進行生成活動中的取證，以及人工智能算法模型的安全性和合規性方向，開展相關的業務工作。[2023/3/28 13:31:40]

然而，馬利克說，“它有兩個基本的限制，包括可以獲得多少數據——是否有辦法避免需要注釋數據和缺乏計算能力——盡管預計未來會增加 ”。

Mallick 是 IIT-Kharagpur 校友，也是加州計算機視覺公司 Big Vision 的創始人。 早在 2006 年，當沒有人真正了解 AI 或其巨大潛力時，Mallick 與他人共同創立了 TAAZ——一家為美容和時尚行業創建視覺和學習解決方案的計算機視覺公司。

動態 | 分析結果：谷歌搜索中排名前5的比特幣二維碼生成器有4個是欺詐:加密貨幣錢包ZenGo在近日發表的一篇博客文章中稱，在查詢谷歌的“比特幣二維碼生成器”時，前5個結果中有4個會指向詐騙網站。據報道，ZenGo在研究錢包二維碼支持之前，了解到二維碼生成器詐騙的盛行。該公司解釋有關詐騙的運作方式:“這些網站會生成二維碼，對騙子控制的地址進行編碼，而不是用戶要求的地址，從而將所有支付二維碼的款項都轉給騙子。”[2019/9/6]

OpenCV 是一個開源計算機視覺和機器學習軟件庫，由英特爾于 1999 年創立。英特爾前計算機視覺工程師 Gray Bradsky 與主要來自俄羅斯的工程師團隊開發了它。 他在英特爾工作期間開發了 OpenCV 的第一代迭代。 2002 年，他們發布了該軟件的 0.9 版開源版本。

JEX發布周BTC歐式期權0606上線及生成公告:JEX發布周BTC歐式期權0606上線及生成公告，包括BTC歐式看漲期權、周BTC看漲0606生成標準、BTC歐式看跌期權、周BTC看跌0606生成標準，本次期權不設認購環節，將于2018年5月30日17點開始交易。[2018/5/30]

該公司最近推出了兩門新課程，作為其“Kickstarter 活動”的一部分，內容涉及如何使用 AI 高效地創作藝術。 第一門課程《人人都能 AI 藝術生成（AI Art Generation for Everyone）》不需要任何 AI 或編程背景，而第二門課程《高級 AI 藝術生成（Advanced AI Art Generation》則需要基本的編程知識。

AI 生成的藝術有能力徹底改變藝術世界并發掘未開發的可能性。 然而，它也帶來了盜版和版權侵權的復雜挑戰，引發了人們對所有權和知識產權的擔憂。

最近，像 Midjourney 和 Stability AI 這樣的圖像生成平臺因使用藝術家的作品來訓練他們的生成 AI 算法而被起訴，激怒了藝術家社區。 與此同時，Shutterstock 通過引入自己的 AI 工具采取了更負責任的立場，與 Getty Images 形成鮮明對比的是，Getty Images 禁止在生成 AI 藝術作品中使用其照片。

Mallick 博士將 YouTube 早年與版權威脅的現狀相提并論。 他說，與 YouTube 類似的解決方案，由像谷歌這樣的大公司參與進來，談判交易并向版權所有者付款，可以在這里發揮作用。

OpenAI 廣受歡迎的聊天機器人 ChatGPT 在不到三個月的時間里獲得了超過 1 億用戶，使其成為家喻戶曉的名字。 截至 2023 年 2 月，ChatGPT 的每日訪問量超過 2500 萬次。 但與 ChatGPT 相比，文本-圖像模型（如 OpenAI 的 DALL-E 或 StabilityAI 的Stable Diffusion）的采用率存在明顯差距。

Mallick 解釋說，ChatGPT 擁有如此高采用率的主要原因之一是因為寫作能力是每項工作所需的主要技能，無論你是程序員、作家還是社交媒體經理。 在 OpenAI 和貝恩公司的幫助下，甚至可口可樂也在使用生成式 AI 進行營銷。

此外，隨著研究人員結合不同的技術和方法，生成式 AI 正在鞏固并變得更加復雜。 通過利用 NLP 和計算機視覺的優勢，Stable Diffusion 模型代表了生成式 AI 向前邁出的重要一步。

傳統的生成模型，如生成式對抗網絡 (GAN)，由于缺乏語言概念，因此理解世界的能力有限。 雖然 GAN 可以創建逼真的圖像，但它們需要使用特定的數據集進行訓練，例如人臉或貓的圖像。

相比之下，Stable Diffusion 模型利用從文本數據中獲得的知識來理解單詞如何聚集在一起并與世界相關。 這使他們能夠在不依賴特定數據集的情況下生成更復雜和多變的圖像。

他說，“Stable Diffusion 模型是生成式 AI 的重大進步，正是因為它們不依賴監督學習。 通過利用從無監督學習中獲得的知識，這些模型可以生成復雜多樣的圖像，而無需手動標記數據，從而使其更加靈活。”

Kyle

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