A Hype Whisper JAX felhasználók a leggyorsabb beszéd-szöveg API-ként

A Hype Whisper JAX felhasználók a leggyorsabb beszéd-szöveg API-ként

Időbélyeg: 24. április 2023. 5:00
Forrás csomópont: 2607028

Lehet, hogy Mark Zuckerberg népszerűsítette a „metaverzum” kifejezést, de a Meta alapítója és vezérigazgatója már nem olyan lelkesedéssel mutatja be a metaverzumát a felhasználóknak és hirdetőknek, mint korábban. Vagy úgy tűnik. Az utóbbi időben a Meta nagyobb hangsúlyt fektet a generatív MI-re.

A generatív mesterséges intelligencia olyan gépi tanulási technikák összessége, amelyek lehetővé teszik a számítógépek számára, hogy szöveget generáljanak, képeket rajzoljanak, és más, emberi kimenetre emlékeztető médiát hozzanak létre. A Meta most igyekszik rávenni a felhasználókat és a hirdetőket a TikTok-szerű rövid formátumú videóira és mesterséges intelligencia eszközeire.

A kaliforniai székhelyű technológiai cég a közelmúltban bejelentés a mesterséges intelligenciára összpontosító új termékegység – a Meta AI – létrehozása. A részleget Chris Cox jelenlegi termékigazgató vezeti, és több csapatot egyesít a Metában.

Lásd még: A Big Tech kilép a Metaverse-ből a Chase of AI Chatbot Hype-ban

A Meta bemutatja a DinoV2-t

A Meta csapata olyan mesterséges intelligencia-személyeket fejleszt, amelyek sokféle módon segíthetik a felhasználókat, állítja Zuckerberg. Ez magában foglalja az AI-csevegési élményeket a WhatsAppban és a Messengerben, a mesterséges intelligencia képszűrőit és hirdetésformátumait az Instagramban, valamint a mesterséges intelligencia video- és multimodális élményeit.

Tavaly a Meta AI bemutatta a Make-A-Video-t, egy mesterségesen intelligens rendszert, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy szöveges promptból videókat hozzanak létre. A közelmúltban számos mesterségesintelligencia-terméket dobott piacra, köztük a DinoV2-t és a SAM-et.

Az április 17-én kiadott DinoV2 egy generatív mesterséges intelligencia modell, amely gyorsan képes 3D-s eszközöket generálni a virtuális világok számára. szerint a blogbejegyzés, a modell képes háromdimenziós (3D) alakzatok létrehozására topológiával, gazdag geometriai részletekkel és textúrákkal olyan adatokból, mint a képek és videók.

A DinoV2 önfelügyelt tanulási technikát alkalmaz, amely lehetővé teszi a modell számára, hogy hatalmas mennyiségű címkézetlen adatból tanuljon külső címkézési segítség nélkül, mondja Meta. Az eszköz nagyon hasznos lehet a videótartalom-készítők számára és más alkalmazásokban.

A Meta azt mondta, hogy együttműködve használta a modellt Visszaállítás Előre hogy „fáról-fára feltérképezzük az erdőket kontinensnyi méretű területeken”. A DinoV2 képes azonosítani és felismerni a videón belüli különféle objektumokat, például embereket, háziállatokat és egyéb tárgyakat. Ezenkívül képes azonosítani a kapcsolatokat ezen objektumok és a jelenet egésze között.

Abah digitális vállalkozó leírt a modellt a Twitteren, mint „áttörő lépést az iparági szintű számítógépes látásmodellek elérése felé. Az önfelügyelt tanulás alkalmazása megváltoztatja a játékot, és minden bizonnyal hullámokat kelt a technológiai iparban.”

Mások érdeklődést mutattak a DinoV2 mezőgazdaságban, gyógyászatban és más iparágakban történő felhasználása iránt. SAM, másrészt egy új mesterséges intelligencia modell, amely képes azonosítani az egyes objektumokat a képen belül. A képfeljegyzések adatkészletével érkezik, amelyet a kutatók használhatnak.

Meta metaverzum problémái

Az elmúlt hónapokban egyre több nagy technológiai vállalat hűlt le a metaverzumra, ahogy a hangsúly az új AI chatbot-őrületre helyeződik át.

Februárban a kínai technológiai óriás Tencent Holdings csökkentette a kiterjesztett valóság (XR) egység személyzetét, és összehajtotta a virtuális valóság (VR) hardverének terveit. A Meta és a Microsoft is nagymértékben visszafogta metaverzum-terveit.

A Meta Reality Labs részlege, a VR-re és a metaverzumra összpontosító üzletága kezdete óta veszteséges, és tavaly több mint 13.7 milliárd dolláros veszteségről számolt be. A vállalat több mint 21,000 XNUMX munkahely megszüntetésére készül idén.

microsoft március 10-én leállította az AltspaceVR VR metaverzum karját, és elbocsátotta a HoloLens és a Mixed Reality Tool Kit (MRTK) népszerű kiterjesztett valóság projektjeinek teljes személyzetét.

A visszavágások egybeesnek az AI chatbotokkal kapcsolatos jelenlegi felhajtással, amely az OpenAI kitörési sikerével kezdődött ChatGPT. A Microsoft a mesterséges intelligencia-technológia költekezését vezeti, és dollármilliárdokat fordítottak ChatGPT-képességek megszerzésére a Bing-kereséshez.

Ahogy a globális technológiai óriások kivonulása felvetette a kérdéseket azzal kapcsolatban, hogy a metaverzum veszít-e, a Meta agresszívebbé vált a mesterséges intelligencia fejlesztése során, ami paradox módon megerősítheti metaverzum-ambicióit.

A vállalat belépése az olyan generatív eszközökbe, mint a DinoV2, a metaverzum felé való elmozdulásnak tekinthető, a virtuális világ felé, ahol az emberek úgy kommunikálhatnak egymással, mint a való világban. A DinoV2-vel a Meta azt reméli, hogy magával ragadóbb élményt tud teremteni a felhasználók számára, és kitágítja az AI-technológiával elérhető határokat.

Az AI verseny felforrósodik

A Meta mesterséges intelligencia-fókusza a technológiai ipar egy nagyobb trendjének része, mivel a vállalatok versenyeznek, hogy beépítsék a mesterséges intelligenciát termékeikbe és szolgáltatásaikba. Az Adobe például a közelmúltban bemutatott több mesterséges intelligencia-eszközt, köztük az Adobe-t is Sensei.

Ahogy a MetaNews korábban jelentett, A Sensei gépi tanulást használ a feladatok automatizálására és a felhasználói élmény javítására. Az Adobe mesterséges intelligencia eszközei közé tartozik az Adobe Stock is, egy mesterséges intelligencia alapú eszköz, amely segít a felhasználóknak megtalálni a projektjeikhez megfelelő képeket.

Létezik továbbá az Adobe Experience Cloud, amely mesterséges intelligencia segítségével személyre szabja a vásárlói élményeket. Az Adobe azonban nem rendelkezik olyan termékkel, amely közvetlenül összehasonlítható lenne a DinoV2-vel vagy a SAM-mel.

Azonban az a tény, hogy a DinoV2-nek nagy mennyiségű adatra van szüksége, azt is jelenti, hogy az adatok pontossága komoly kihívást jelenthet az AI-modell számára, mivel a helytelen vagy következetlen adatok negatívan befolyásolhatják a modell teljesítményét és pontosságát.

Időbélyeg:

Még több MetaNews