分类： 赛博朋克

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LeMUR AI 释放 LLM 的力量：用一行代码转录十个小时的演讲

语音GPT？ LeMUR AI 将 10 小时的 SPEECH 转换为 LLM 背景
这太神奇了，而且有点可怕。 您可以在 YouTube 上的视频上尝试一下，并询问有关其内容的问题。

LeMUR 是 AssemblyAI 的框架，用于在转录语音上应用强大的法学硕士。
LeMUR 能够在几秒钟内处理长达 10 小时的音频文件的音频转录。 当用于总结和回答问题时，这相当于大约 150k 令牌。

Sam Altman 和 Patrick Collison 的采访 – https://www.assembleai.com/playground/v2/transcript/6gsem9pf…673f20247b。

LeMUR AI 详细信息 — https://www. assemblyai.com/blog/lemur-early-access/

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了解如何通过增强理解和开发复杂性来解开人工智能的秘密。

人工智能知道没人告诉它的事情

哥伦比亚大学哲学家拉斐尔·米利埃 (Raphael Milliere) 在三月份的纽约大学会议上举了另一个例子，展示了法学硕士的惊人能力。 这些模型已经表明它们可以编写计算机代码。 这令人印象深刻，但并不奇怪，因为互联网上有很多代码示例。 Milliere 更进一步，证明 GPT 也可以执行代码。 这位哲学家输入了一个计算第 83 个斐波那契数的程序。 他说，这是一个高度多步骤的推理。 机器人做对了。 当 Milliere 直接询问斐波那契第 83 个数字时，GPT 是错误的。 这表明该系统并不是简单地重复互联网。 它实际上是在执行自己的计算以获得正确的答案。

它不是一台计算机。 它缺少工作记忆等基本计算元素。 GPT 的发明者 OpenAI 承认 GPT 本身不应该能够运行代码。 此后，他们开发了一个特殊的插件，这是 ChatGPT 在回答问题时使用的工具，这使得它能够这样做。 然而，该插件在 Milliere 的演示中并未使用。 相反，他假设机器通过利用根据上下文解释单词的机制来临时记忆，这与大自然如何将其现有能力重新用于新功能的情况类似。

这种即时做出决策的能力表明法学硕士的内部复杂性远远超出了简单的统计分析。 研究人员发现这些系统似乎能够理解它们所学到的东西。 上周，在学习表征国际会议上，哈佛大学博士生 Kenneth Li 与他的人工智能研究同事麻省理工学院的 Aspen K. Hopkins 和东北大学的 David Bau 以及 Fernanda Viegas 和 Hanspeter Pfister 两人都在哈佛大学，建立了一个较小版本的 GPT 网络来研究其内部运作方式。 研究人员以文本格式输入数百万个黑白棋棋盘游戏来训练网络。 该模型近乎完美。

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https://www.scientificamerican.com/article/how-ai-knows-things-no-one-told-it/

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探索人工智能的影响 人们现在使用它的 35 种方式

人们使用人工智能的 35 种方式 现在

ChatGPT 让人工智能成为众人瞩目的焦点。 《纽约时报》有一份有趣的清单。 我还能想到很多事情，但这表明人们的兴趣正在增长。

去年秋天 ChatGPT 的公开发布引发了人们对人工智能的兴趣浪潮。 人工智能 自此，模型逐渐融入了许多人的日常生活。

尽管存在缺陷，ChatGPT 和其他 A.I. 工具可以帮助人们节省工作时间、在不知道如何编码的情况下进行编码、让日常生活更轻松或只是为了获得乐趣。

人工智能模型已经进入许多人的生活、工作和娱乐。

来源和详细信息：
https://www.nytimes.com/interactive/2023/04/14/upshot/up-ai-uses.html?smid=fb-nytimes&smtyp=cur

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澄清事实：检验阿西莫夫的机器人定律

阿西莫夫的机器人定律并不是实际的定律

由于人工智能聊天机器人的最新进展以及著名人工智能研究人员发出的警告，人们最近一直在讨论人工智能技术的伦理问题，以免它摧毁我们的社会。

这并不是一个新话题：自从人们开始想象机器人以来，他们就一直在努力寻找方法来阻止机器人寻找隐藏在大片头骨中的人类最后的遗迹。 艾萨克·阿西莫夫的机器人定律也许是关于如何限制技术以防止其毁灭人类的最著名的虚构例子。

阿西莫夫的定律，例如他的短篇小说《Runaround》和《我，机器人》中的定律，已作为安全功能纳入所有人工智能作品中。 正如互联网上一些人似乎认为的那样，它们并不是真正的法律。 当前也没有实现它们的方法。

来源和详细信息：
https://www.iflscience.com/no-people-asimovs-laws-of-robotics-are-not-actual-laws-68874

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微软通过投资 Startup Builder No-Code Builder.ai 推动人工智能游戏发展

微软投资了一家无需编码即可构建人工智能游戏的初创公司。

微软还将利用其算法知识来改进 Natasha 的 AI 助手 Builder.ai 的声音。

微软公司的投资金额未在 Builder.ai 中披露。 该初创公司是一个无代码应用程序构建器。 微软公司希望将其对人工智能 (AI) 的赌注多元化。 Builder.ai 允许没有任何技术或编码经验的用户创建自己的应用程序。

由于与 OpenAI 以及流行的 ChatGPT 聊天机器人的制造商的合作，微软已经在人工智能领域超越了竞争对手。

让·吕克·伊查德/iStock。

来源和详细信息：
https://interestingengineering.com/innovation/microsoft-builder-ai-partnership

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X 射线视觉现已成为可能：人工智能改变我们对世界的感知

这种新的人工智能技术可能会改变我们看待世界的方式

麻省理工学院的研究人员开发了一种方法，可以将物体的表面转换为可以捕捉反射的虚拟相机。

想象一下，能够看到角落周围以及曾经阻挡您视野的障碍物。 想象一下拥有 X 光视力。 新的研究可以使之成为可能。

莱斯大学和麻省理工学院的研究人员开发了一种计算机视觉技术，可以彻底改变我们看待世界的方式。 我们可能很快就会生活在一个充满闪亮物体的世界，这些物体充当“相机”，使我们能够通过它们独特的镜头观察世界。

Interesting Engineering 是面向技术、工程和科学爱好者的领先、前沿社区。

来源和详细信息：
https://interestingengineering.com/innovation/ai-technique-may-change-how-we-see-world

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谷歌人工智能驱动的搜索：谷歌以创新的人工智能体验反击微软

谷歌和微软通过人工智能驱动的搜索结果展开较量

谷歌宣布将在其核心搜索引擎中引入生成式人工智能。

谷歌母公司 Alphabet 在年度开发者大会上发表多项与人工智能相关的声明后，其股价周三上涨 5%。 Alphabet 的市值升至 560 亿美元。

作为会议的开始，桑达尔·皮查伊 (Sundar Pichai) 表示，“正如你们很多人都听说的那样，人工智能度过了忙碌的一年。”谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊 (Sundar Pichai) 宣布通过人工智能在其搜索引擎中添加搜索生成体验 快照。 SGE 提供了重要信息的快照以及供进一步探索的链接。

谷歌。

谷歌在 Google i/o 大会上宣布，注册搜索生成体验的用户将看到 AI 快照出现在 Google 搜索结果旁边。

来源和详细信息：
https://interestingengineering.com/innovation/google-microsoft-ai-experience-search