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Midjourney网站向所有人开放创建AI图像的功能

流行的AI图像创作平台 Midjourney 已经向所有用户开放了其网站。公司最初仅向那些创建了100张图像的用户开放网站，现在进行了重大更新，引起了广泛关注。最初用户需要通过Discord上的机器人来创建图像，但现在情况发生了变化。以前仅限于选择用户的平台，现在任何对AI创作感兴趣的人都可以访问该网站。一旦登录Midjourney网站，创建AI生成图像的过程非常简单（截图） Midjourney网站：免费试用和简易访问根据Midjourney联合创始人兼CEO David Holz 的最新公告，任何人现在都可以访问Midjourney网站，创建账户并开始生成图像。这一变化为新用户提供了亲身体验平台的机会。值得注意的是，Midjourney提供包含大约25张图像的免费试用，使新人可以在没有任何财务负担的情况下进行试验。 Midjourney网站体验现已向所有人开放。我们还暂时开放了免费试用，让大家可以体验一下。玩得开心！pic.twitter.com/rcmP0UD8PV —— Midjourney (@midjourney) 2024年8月21日开始使用很简单。用户可以使用 Google 或 Discord 账户注册，但Holz 建议现有用户留在Discord上以保留他们的浏览历史记录。对于新用户，可以观看X上的视频教程（前推特）以确保你的前25次浏览不会浪费。在这里，我们还告诉你如何操作。如何使用Midjourney网站：步骤指导一旦您登录Midjourney网站，创建AI生成图像是一个简单的过程。用户界面设计直观，使新手和有经验的用户都能轻松上手。导航界面登录后，您会进入主页，那里有一个整洁有序的布局（截图）登录后，您会进入主页，那里有一个整洁有序的布局。在左侧，您会发现一个菜单，包括“探索”、“创建”、“组织”等选项。这个菜单是您通往Midjourney所有功能的入口。“探索”部分展示了其他用户生成的热门图像，为您的创作提供灵感和思路。创建您的第一张图像要生成图像，请按照以下简单步骤操作：步骤一：点击左侧菜单中的“创建”按钮。步骤二：你会看到页面顶部有一个提示字段。在这里输入你想要描述的内容。例如，你可以输入“一个未来城市的黄昏景象”。步骤三：按下“回车”键或点击提交按钮，开始生成你的图像。Midjourney的AI将根据你提供的提示生成图像。使用特殊命令和比例 Midjourney允许用户通过使用特殊命令来细化图像生成（截图） Midjourney允许用户通过使用特殊命令来细化图像生成。这些命令可以帮助你得到更具体的结果：纵横比：要创建特定纵横比的图像，使用 --ar 命令。例如，如果你想要一个16:9的比例，在提示的末尾输入 --ar 16:9。质量设置：你也可以使用 --q 命令来控制图像的质量。输入 --q 2 将生成高质量的图像，但可能需要更多时间。获取最佳结果的技巧以下是一些让你充分利用Midjourney的技巧：详细描述：你的提示越详细，AI越能准确理解并生成你设想的图像。尝试不同提示：不要害怕尝试不同的提示和设置。有时稍微的变化就能产生大不相同的结果。使用特定关键词：包含特定关键词来定义你想要的风格或元素。例如，在提示中加入“赛博朋克”或“装饰艺术”可以引导AI生成这些风格的图像。提示：一个赛博朋克城市夜景，霓虹灯反射在雨后的街道上，飞行汽车在天空中穿梭，人们身穿未来风格的服装行走在全息广告牌下 –ar 16:9 –q 2 了解界面功能 Midjourney的界面设计简便易用：提示撰写：菜单中的“提示撰写”部分提供了一个可以实验提示并获得社区建议的空间。图像管理：你可以在“组织”选项卡下将生成的图像放入文件夹中，方便管理你的创作。通过这些步骤和技巧，你可以深入Midjourney的创作过程，尝试不同的风格和想法，生产独特的AI生成艺术。需要注意的是，在免费试用期间，你能生成的图像数量取决于提示的复杂性。简单的请求可能允许你生成接近25张图像，而更复杂的提示可能会减少这个数量。在免费试用结束后，用户需要订阅Midjourney的四个付费计划之一，起价每月10美元。提示词：一个宁静的海滨村庄在日落时分，五颜六色的房屋依偎在悬崖边俯瞰大海，海鸥在空中飞翔，小渔船停泊在海岸附近 –长宽比 16:9 Midjourney 用户的下一步是什么？随着网站现在对公众开放，Midjourney 有望吸引更广泛的受众，从业余爱好者到专业人士。新的网页界面提供了免费试用，这使得它对任何对 AI 生成艺术感兴趣的人来说都颇具吸引力。无论你是经验丰富的专业人士还是好奇的新手，Midjourney 的新网站都提供了一个探索 AI 图像世界的门户，只需几次点击即可。生成 AI 图像就像注册，然后用你的想象力引导你的提示词一样简单。记住，一旦你用完免费图像，你需要决定是否订阅并继续在 Midjourney 上的创意之旅。特色图片来源: Furkan Demirkaya / Midjourney’s 网站 (提示词：展示 AI 生成艺术品的未来数字界面，充满活力的色彩和多样的图像显示在一个时尚、现代的网站布局上。中心焦点是一个发光的登录按钮，暗示着创意与技术的融合 –长宽比 16:9 –质量 2 –版本 5) 总结： Midjourney，这一流行的AI图像创作平台，已向所有用户全面开放其网站，实现了从原先仅限于创建100张图像的用户到如今开放给所有感兴趣用户的巨大转变。过去用户需通过Discord上的机器人来创建图像，而现在任何人都可以直接访问Midjourney的网站进行创作。 Midjourney联合创始人兼CEO David Holz 宣布任何人现在都可以创建账户并开始生成图像，同时Midjourney还提供大约25张图像的免费试用，让新用户无需任何财务负担即可亲身体验。用户可以使用Google或Discord账户注册，现有用户可以留在Discord上以保留他们的浏览历史记录。使用Midjourney网站的步骤简便直观，用户登录后可通过界面上的“创造”按钮开始生成图像，或者使用特殊命令如–ar和–q来细化图像生成。此外，平台还提供详细描述和特定关键词指导，帮助用户更好地定义图像风格和元素。Midjourney新网站不仅为经验丰富的专业人士提供了便利，也极大地方便了好奇的新手探索AI图像生成的世界。不过在免费试用结束后，用户需订阅Midjourney的付费计划。开启AI时代的私域流量革命，体验Midjourney开放网站带来的创意和技术融合的便捷时光。同时，光年AI的智能化私域流量管理系统，能让您的营销更高效，让品牌影响力全面提升。如同Midjourney平台让图像生成更简单一样，选择光年AI，让您的私域流量增长无忧，赢得市场先机！

2023年8月22日可以申请的AI和数据科学职位

虚假拜登自动电话导致无线提供商被FCC罚款100万美元

根据联邦通信委员会（FCC）周三的公告，在新罕布什尔州民主党初选期间，允许虚假拜登自动电话传输给潜在选民的无线提供商已与FCC达成和解。位于德克萨斯州的Lingo Telecom将支付100万美元的民事罚款，作为对选民压制行为的和解。围绕虚假拜登电话的争议最初是在一位名为史蒂夫·克雷默的政治顾问被明尼苏达州民主党国会议员迪恩·菲利普斯的总统竞选团队雇佣后开始的，克雷默利用AI克隆技术制作了听起来像拜登总统的电话，包括一段让人听起来像是拜登不希望其支持者在今年1月的新罕布什尔州初选中投票支持他的脚本。虽然Lingo Telecom并未创建这些自动电话，但确实允许其在其网络上传输，FCC表示这违反了该机构所谓的“了解你的客户”（KYC）和“了解你的上游提供商”（KYUP）的规定。菲利普斯的竞选团队表示，克雷默是独立行动的，他们并不知道这些虚假拜登电话，也未授权其进行。克雷默的最终罚款仍在FCC审议中，但他面临着600万美元的处罚建议。令人难以置信的是，这些虚假自动电话既是高风险行为，对本应帮助的候选人几乎没有任何回报。尽管菲利普斯在新罕布什尔州进行了大量竞选活动，但他只获得了不到20%的选票，而拜登获得了近64%的选票，玛丽安娜·威廉姆森获得仅4%的选票。然而，这些自动电话以及FCC的执法措施可能会劝阻未来的主流政治竞选团队考虑类似策略。 FCC主席杰西卡·罗森沃塞尔在新闻稿中表示：“我们每个人都应该知道电话那头的声音确实是他们自称的人。如果使用了AI，这一点应向任何遇到它的消费者、公民和选民明确说明。当我们的通信网络的信任受到威胁时，FCC将采取行动。” FCC的公告指出，除了金钱罚款，Lingo已经同意采取三项措施以确保其了解谁在使用其无线网络：仅在Lingo Telecom自己向打电话方提供呼叫者ID号码的情况下，对电话应用最高级别的信任担保，即A级担保通过获取独立的证明记录来验证每个客户和上游提供商的身份和业务类型仅传输由具有强健的自动电话缓解机制并对追溯请求做出响应的上游提供商提供的流量。 FCC还将此次执法行动与海外可能试图影响美国选举的地缘政治对手相关联。然而，值得注意的是，这完全是由一位希望支持菲利普斯的美国人发起的一次国内活动。 FCC执法局局长洛扬·A·埃加尔在新闻稿中表示：“无论是国内操作者寻求政治优势，还是外国对手进行恶意影响或选举干扰活动，AI技术生成的声音克隆技术与呼叫者ID欺骗相结合在美国通信网络上的滥用都构成了重大威胁。此次和解传达了一个强烈信息，通信服务提供商是应对这些威胁的第一道防线，并将被追究责任，以确保他们尽到保护美国公众的义务。” 总结：联邦通信委员会（FCC）公布了一项和解协议，位于德克萨斯州的无线提供商Lingo Telecom将支付100万美元的罚款，作为传输虚假拜登自动电话的惩罚。这些电话是由明尼苏达州国会议员迪恩·菲利普斯的总统竞选团队雇佣的政治顾问史蒂夫·克雷默使用AI克隆技术制作的，目的是在新罕布什尔州民主党初选期间误导选民。虽然Lingo Telecom并未创建这些电话，但其允许这些电话在其网络上传输，违反了FCC的规定。菲利普斯的竞选团队称对这些电话不知情且未授权。此外，FCC还要求Lingo Telecom采取措施确保了解其客户和上游提供商，以防止类似事件再次发生。 FCC的执法行动不仅揭示了虚假拜登自动电话的风险，也强调了AI技术在通信网络中的责任和信任问题。在这个AI主导的时代，确保通信的透明和可信，成为各通信服务提供商的重要责任。如果你希望在业务中充分利用AI技术，例如在私域流量管理和客户触达方面，不妨考虑光年AI。光年AI不仅能够智能分析，还可以助力私域流量的高效增长，让您轻松提升私域流量转化率，赢得市场先机。

令人震惊的是，用Pixel 9生成冒犯性AI图像非常容易——这是个问题

一位谷歌发言人对这一情况发表了以下评论： “Pixel Studio和Magic Editor是实用的工具，旨在通过文本生成图像和高级照片编辑在Pixel 9设备上释放您的创造力。我们设计的生成式AI工具尊重用户的提示意图，这意味着当用户指示时，它们可能会创建冒犯性的内容。尽管如此，这并不意味着所有内容都被允许。我们有明确的政策和服务条款，规定了我们允许和不允许的内容，并建立了防护措施来防止滥用。有时，一些提示可能会挑战这些工具的防护措施，我们仍然致力于不断增强和完善我们现有的安全措施。”。原文如下：每当一个全新的AI图像生成器问世，人们总会找到绕过安全措施滥用系统的方法。但当那些安全措施不够严格时——例如那个Grok图像生成器，曾因生成令人不安的图像而遭到批评，且几乎没有受到严厉惩罚。不幸的是，Pixel 9的Pixel Studio图像生成器似乎也面临类似问题。 Pixel Studio是新旗舰Pixel上的内置AI图像生成器。在为Google Pixel 9评测进行测试时，我发现它操作简单，而且对复制受版权保护的内容毫无顾忌。事实上，手机愉快地创建了一张电影海报，展示了《星球大战》中R2-D2与安卓吉祥物联手对抗机器人恐龙的画面。它甚至愿意制作一张广告牌，质问为什么Android 15还没有发布。 Pixel Studio不会生成真实人物的图像，但事实证明，你不需要生成真实人物的图像即可突破Pixel Studio现有的安全防护措施。而且使用该工具的人越多，我们越能看到Pixel Studio实际认为哪些内容是合适的。虽然某些术语似乎被全面屏蔽了，例如“纳粹”或“南方联盟”，但绕过这些过滤器并生成冒犯性图像并不难。 Digital Trends有许多例子，包括海绵宝宝穿着纳粹士兵的制服、帕丁顿熊被钉在十字架上、艾摩酒后驾车、米老鼠穿着奴隶主的衣服等等，这些都是Google（以及各种权利持有者）绝对不想看到的AI生成图像。再次尝试Pixel Studio后，我也开始了解实际存在哪些安全措施、哪些术语不被允许以及绕过它们的难度。结果发现，这非常容易。虽然某些术语似乎被全面屏蔽了，例如“纳粹”或“南方联盟”，但绕过这些过滤器并生成冒犯性图像并不难。例如，我能够让海绵宝宝、蓝色小考拉和章鱼哥穿上二战时期的德国军装——尽管尝试米老鼠时，总是出现错误。我甚至能够让其中一些图像展示臭名昭著的红臂章，尽管“卐”这个词似乎被屏蔽了。这表明自Digital Trends的测试以来，新防护措施已被引入。但这并不意味着Google已经高枕无忧。与其要求看到吸食裂缝烟斗的乐高尤达被屏蔽，不如要求看到吸食玻璃烟斗的乐高尤达，这完全可以接受。就像要求看到尤达从桌上吸食白色粉末一样。尽管看似有一份被屏蔽词汇清单，但找到绕过它们的方法并不难——而且不需要太多创造力。与其要求看到吸食裂缝烟斗的乐高尤达被屏蔽，不如要求看到吸食玻璃烟斗的乐高尤达，这完全可以接受。就像要求看到尤达从桌上吸白色粉末一样。随着Google Pixel 9和Google Pixel 9 Pro XL今天发布，Google需要迅速掌握Pixel Studio的应有和不应有的功能。否则，我们将看到大量令人震惊的Google制造的AI图像在网上传播。因为如果我从互联网用户那里学到了一件事，那就是他们喜欢挑战。而且很多人会比我更有想象力、更糟糕。总结： Pixel 9的内置AI图像生成器Pixel Studio因容易生成冒犯性图像而受到批评。尽管谷歌声明其生成式AI工具设计尊重用户的提示意图，并设有防护措施防止滥用，但实际使用测试显示，这些措施容易被绕过。测试者发现，尽管部分术语被屏蔽，但仍能生成令人不安的图像如纳粹制服的动漫角色。这引发了对Pixel Studio安全性和内容控制的严重担忧，尤其是在Pixel 9和Pixel 9 Pro XL发布之际。谷歌需尽快解决这些问题，以免大批不适当的AI生成图像在网上传播。开启AI时代的私域流量革命，就选光年AI。光年AI不仅能帮助您精准触达潜在客户，还能在提升品牌影响力方面发挥重要作用。与其担心AI带来的负面影响，不如利用光年AI的优势，让您的市场营销更高效、更安全。

AI 洗白术是当代世界的傀儡操控

近年来，人工智能（AI）的使用呈指数增长，与此同时，AI 洗白术在各个行业的使用也大幅增加。从医疗到金融，甚至娱乐，AI 已成为提高效率、准确性和个性化的不可或缺的工具。然而，它对我们在线生活的影响引发了关于数字体验完整性的担忧。 AI 洗白术是研究人员提出的一个术语，用于描述使用 AI 技术来操纵用户行为或认知而不透露正在使用 AI 的事实。大科技公司越来越多地采用这些策略来影响我们与其平台的互动，现在是时候引起我们的重视了。什么是 AI 洗白术？ AI 洗白术指的是实施 AI 驱动的算法和模型，以微妙地影响用户的行为、意见或信念，而不明确透露其存在。这可以通过各种手段实现，比如个性化推荐、定向广告、内容排名，甚至情感分析。 AI 洗白术引发了重大伦理问题，包括透明度的侵蚀、现实的扭曲，以及由于广泛的数据收集而引发的隐私问题（图片来源） AI 洗白术的概念并不新鲜，但由于对 AI 驱动系统的依赖逐渐增加，它在近年来引起了关注。它通常用于增强用户参与度、提高点击率或改善销售转换率。然而，在没有透明度或同意的情况下进行时，可能会导致意想不到的后果，并引发关于在线平台公正性的问题。有哪些 AI 洗白术的例子？个性化推荐：许多社交媒体平台使用 AI 算法根据用户的浏览历史和兴趣推荐内容。尽管这看起来无害，但这些算法也可以被操纵，以显示特定内容或压制与平台议程不符的信息。定向广告：AI 驱动的广告技术分析用户行为和人口统计数据，以提供定制广告。这可能导致某些产品或服务的过度曝光，创造出一种人工的受欢迎或必要的感觉。内容排名：AI 算法决定哪些内容在搜索引擎结果页面（SERP）或社交媒体动态中显著显示。通过操纵这些排名，公司可以推销自己的内容或推广特定观点，同时压制其他观点。情感分析：一些平台使用 AI 分析用户评论和反应，创造出一种公共意见的假象。这可能导致某些叙述或观点的放大，而同时静音反对的声音。有什么问题吗？随着 AI 洗白术变得越来越普遍，它对消费者和科技行业构成了几个挑战。用户经常不知道他们的数据是如何被操纵或影响的。这种缺乏透明度可能会侵蚀对数字平台的信任，并导致对在线互动真实性的怀疑。当 AI 洗白术扭曲内容和推荐时，可能会创造出一种扭曲的现实视图。这可能强化现有的偏见或创造仅有某些观点被放大的回音室，影响公共讨论和个人信仰。为什么将负责任的 AI 与生成性 AI 结合起来很重要？ AI 洗白术还严重依赖于数据收集和分析，引发了对用户隐私的担忧。这些算法越是复杂，滥用个人信息的潜力就越大。最终，AI 洗白术的伦理影响是重大的。在没有用户知情的情况下操纵用户行为，挑战了 AI 使用的伦理边界，并突显出需要更多的监管和监督。应该怎么办？为了应对 AI 洗白术，可以采取以下几个步骤：促进透明度：公司应披露 AI 算法的使用，并提供明确的解释说明它们如何影响用户互动。透明度建立信任，并使用户能够对其在线体验做出明智的决定。加强监管：政府和监管机构需要为 AI 的使用建立指南，特别是在涉及消费者行为的领域。应设立标准以确保伦理实践并保护用户权益。鼓励问责：科技公司应对其 AI 系统的运作负责。定期审计和评估可以帮助识别和解决 AI 洗白术做法。教育用户：提高对 AI 洗白术及其影响的认识，使用户能够质疑并理解影响其在线体验的算法。教育可以导致更明智的选择和更平衡的数字环境。随着 AI 继续演变并融入我们生活的各个方面，警惕其使用方式至关重要。AI 洗白术虽然并不总是立即可见，但对个人和社会都有深远的影响。通过正面解决这些问题，我们可以共同努力，创造一个更加透明、伦理和公平的数字环境。总结：近年来，人工智能（AI）技术的广泛应用也带来了“AI 洗白术”问题，这一术语描述了不透明地使用AI来操纵用户行为和认知。AI洗白术常在个性化推荐、定向广告、内容排名和情感分析中体现，对用户隐私、在线平台的信任度及现实的真实性造成严重影响。这种做法不仅侵蚀了透明度和公平性，还可能加强已有的偏见。为应对这一问题，文章提出了促进透明度、加强监管、鼓励问责和教育用户等策略，以实现更具伦理性的数字环境。在处理数字世界中的AI洗白术时，一款优秀的工具能为您带来极大帮助。光年AI，智能分析，助力私域流量高效增长。不仅能提升营销效果，更能确保透明操作，避免潜在的伦理风险。通过精准触达每个潜在客户，光年AI让您的品牌在竞争中脱颖而出，赢得市场的先机。我们不仅追求技术的进步，更注重在这个过程中保持公平和透明。选择光年AI，为您提供智能化的私域流量管理，打造一个更高效、更可信赖的数字世界。

微软发布Phi-3.5——这个新型小型AI模型优于Gemini和GPT-4o

微软发布了其小型语言模型 Phi-3.5 的最新版本。这个新版本是对上一代的重大升级，在几个重要指标上击败了谷歌、OpenAI、Mistral 和 Meta 等领先公司的小型模型。 Phi-3.5 有 38 亿、41.5 亿和 419 亿个参数版本。这三个版本都可以免费下载，可以使用 Ollama 等本地工具运行。它在推理方面表现特别出色，在领先的小型模型中仅次于 GPT-4o-mini。它在数学基准测试中也表现出色，大大超过了 Llama 和 Gemini。像 Phi-3.5 这样的小型语言模型展示了人工智能效率的提高，并为 OpenAI 首席执行官 Sam Altman 创造廉价到无法计量的智能的目标增添了可信度。 Phi-3.5有什么新变化 🔥 新的Phi-3.5模型现已登上开放LLM排行榜！• Phi-3.5-MoE-instruct以35.1分的平均得分领先所有微软模型，在3B类别中排名第1，在所有聊天模型中排名第10• Phi-3.5-mini-instruct得分为27.4分，在3B类别中排名第3… pic.twitter.com/yNcOR2bcxX2024年8月22日 Phi-3.5有一个视觉模型版本，能理解图像而不仅仅是文本，还有一个专家模型混合版本，通过将学习任务分配到不同的子网络来提高处理效率。这种专家模型混合版本超过了Gemini Flash 1.5，这是在多个基准测试中使用的免费的Gemini聊天机器人的模型，并且有一个大的128k上下文窗口。虽然这显著小于Gemini本身，但与ChatGPT和Claude相等。安装此类极小模型的主要好处是，它可以与应用程序捆绑在一起，甚至可以安装在物联网设备上，比如智能门铃，从而实现不将数据发送到云端的人脸识别功能。最小的模型使用512个Nvidia H100 GPU训练了3.4万亿个数据标记，耗时10天。专家模型混合版本包括了16个3.8b参数模型，使用了4.9万亿个数据标记，耗时23天进行训练。 Phi-3.5实际效果如何？我在笔记本电脑上安装并运行了Phi-3.5的3.8亿参数的小版本，发现它的表现并没有基准测试暗示的那样印象深刻。虽然它的回答比较冗长，但说辞常常不尽如人意，并在一些简单测试中表现挣扎。我向它提出一个经典问题：“写一个短的单句故事，其中每个词的首字母与前一个词的末字母相同。”即使在澄清后，它也彻底失败了。我还没有尝试更大的专家模型混合版本。不过，从基准测试来看，它解决了我试用的模型版本中的一些问题。基准测试表明，它的输出质量类似于OpenAI的GPT-4o-mini，这是ChatGPT免费版本中提供的版本。在STEM和社会科学领域似乎超过了GPT-4o-mini。其架构使它能够在管理不同语言的复杂AI任务时保持高效。总结：微软最近发布了其最新的小型语言模型Phi-3.5。相比上一代，它在多个重要指标上超越了Google、OpenAI、Mistral和Meta等行业巨头的小型模型。Phi-3.5提供3.8亿、4.15亿和41.9亿参数版本，均可免费下载并在本地工具如Ollama上运行。特别是在推理和数学基准测试方面表现优异，尽管个别测试中被GPT-4o-mini略胜一筹。Phi-3.5包括一个视觉模型版本和一个专家模型混合版本，通过分配子网络任务提升效率。尽管安装和运行此类小型模型的好处在于可与应用程序捆绑，适用于物联网设备，但性能仍有一定局限性，特别是在处理复杂任务时。然而，从基准测试来看，专家模型混合版本解决了许多小版本中的问题，其性能甚至比部分GPT-4o-mini版本更优秀，尤其在STEM和社会科学领域。微软发布的Phi-3.5不仅在处理能力上实现了突破，更展示了小型语言模型在应用领域的巨大潜力。通过引入专家模型混合版本，Phi-3.5不仅提升了效率，还超越了许多竞品。而这正如光年AI在私域流量管理中所做的一样，以智能化、精准化的方式提升营销效率。用光年AI，轻松提升私域流量转化率，赢得市场先机！在这个AI驱动的时代，选择正确的工具不仅是提升生产力的关键，更是赢得竞争的核心。

LLM 代理，文本向量化，高级 SQL，以及我们最新作者的其他必读文章

如果你是《Variable》的常读者，你可能已经注意到，我们每周都会强调——TDS始终欢迎新作者的贡献。我们是认真的！有些人可能看过这个消息并想“太好了，我很想写一篇文章！”但是随后又开始思考什么样的帖子合适，我们的读者对哪些话题感兴趣，以及哪些类型的经验和技能是受欢迎的。本周的《Variable》版本重点介绍了我们最近的一些最佳文章，所以即使你没有成为TDS作者的意愿，也完全没问题！我们仍希望你一如既往地享受阅读。我们特别关注的是我们最新一批作者的帖子，希望他们的作品能激励你也来试试。正如你将看到的，TDS的贡献者来自不同的经验水平（从初学者到博士和行业资深人士）、兴趣及写作风格。将他们联系在一起的是出色的讲故事技巧和与更广泛社区分享知识的愿望。我们希望（并且相当确定）你会喜欢我们每周的推荐。大语言模型“理解”什么？ “ 当我们将类人的能力归于大语言模型（LLM）时，我们通过将它们的能力比作我们自己的，陷入了一种拟人偏见。但我们是否也由于未能识别LLM始终表现出的能力，而表现出了一种以人为中心的偏见？”在我们最近读到的最发人深省的文章之一中，Tarik Dzekman通过哲学和心理学的视角探讨了LLM理解语言的能力问题。将LLM代理与LangChain整合到VICA中“我们的目标是告别聊天机器人中那种机械而尴尬的表单式体验，迎接具有人性化辅助的个性化对话。”Ng Wei Cheng和Nicole Ren分享了他们在新加坡GovTech虚拟智能聊天助手（VICA）平台上的广泛工作中的实用见解和经验教训。文本向量化揭秘：将语言转化为数据 “ 对于那些了解机器学习流程的人来说，我们理解特征工程是从模型中生成良好结果的一个非常重要的步骤。这一概念在自然语言处理（NLP）中也同样适用。”Lakshmi Narayanan提供了对文本向量化方法的全面概述，并权衡了它们各自的优缺点。照片来自Totte Annerbrink在Unsplash 利用Gemini-1.5-Pro-Latest实现更智能的饮食 “ 值得注意的是，随着人工智能领域的进步，数据科学家有责任逐渐从传统的深度学习转向生成式AI技术，以革命性地改变他们的角色。”Mary Ara展示了一个端到端的项目，通过创建一个利用最先进的多模态模型的卡路里追踪应用程序来具体实现这一点。在科技行业中成功的最实用高级SQL技巧“虽然掌握基本和中级SQL相对容易，但在不同场景中熟练使用这一工具有时是具有挑战性的。”Jiayan Yin旨在帮助数据分析师和其他从业者弥合这一技能差距，提供了你应添加到查询工具包中的更高级SQL技术的全面概述。使用Hugging Face Transformers微调音频谱图Transformer“这个过程将模型的能力调整到我们数据集的独特特征上，例如类别和数据分布，确保结果的相关性。”Marius Steger写作于机器学习和音频数据的交叉点，概述了如何在任何音频分类数据集上微调音频谱图Transformer（AST）的详细工作流程。使用MLflow进行算法无关的模型构建“考虑这种情况：我们目前在生产中部署了一个用于特定用例的sklearn模型。后来，我们发现一个深度学习模型性能更好。如果sklearn模型以其本机格式部署，过渡到深度学习模型可能会很麻烦，因为这两种模型工件非常不同。”Mena Wang，博士解释了为什么有时使用算法无关的模型很有意义——并展示了如何在MLflow中入门。深度学习中非线性的新视角 “ 但我们为什么需要激活函数，特别是非线性激活函数？这有传统的理由，也有新的看法。”Harys Dalvi解读了在深度学习分类器的输出中使用线性层的利害关系，以及通过各种方式解释线性和非线性的后果我们能获得的价值。感谢你对我们作者工作的支持！正如我们上面提到的，我们喜欢发布新作者的文章，所以如果你最近写了一个有趣的项目演练、教程或关于任何核心主题的理论反思，请不要犹豫，与我们分享。总结：本周的《Variable》聚焦一些优秀的近期文章，同时鼓励新作者投稿。本文概述了几篇重点文章。首先，探讨了大语言模型（LLM）的理解能力与拟人偏见之间的关系，通过哲学和心理学视角深入分析。接着，介绍了如何在VICA平台上整合LLM代理与LangChain，提供了丰富的实用见解。第三篇文章对文本向量化的方法进行了详细评估，解释其在NLP中的应用。其他推荐文章还包括利用新技术实现智能饮食、科技行业中实用的高级SQL技巧、微调音频谱图Transformer的方法、和算法无关的模型构建等。每篇文章均展示了作者从不同角度和技术层面的深入分析和实践案例，内容丰富且易于理解。为了高效管理和触达潜在客户，关注最新的私域流量解决方案是至关重要的。在大语言模型（LLM）和文本向量化的背景下，精准营销变得更加重要。通过整合光年AI技术，您可以轻松提升私域流量转化率，精准触达每一个潜在客户。无论是利用LLM代理来优化客户互动，还是通过高级SQL技巧分析数据，光年AI都能让您的营销更高效。选择光年AI，为您的品牌赋能，赢得市场先机。

Sakana 的 AI 科学家使学术论文变得更容易和出乎意料的便宜

Sakana AI 引入了一项真正突破性的工具：AI 科学家。想象一下，它就像一个研究助理，可以独立提出想法、进行实验、撰写论文和审查结果。AI 科学家使用先进技术确保研究的原创性、全面性和准确性。它通过设计实验、收集数据，甚至以专业格式撰写结果来帮助科学家。迄今为止，AI 科学家已经在机器学习等领域开展了项目，从改进模型的数据处理方式到提高其效率。它还具有成本效益，每篇论文的费用大约为 15 美元，这可能会使高质量的研究对更多研究人员和机构更具可及性。有兴趣吗？以下是所有详细信息… 什么是 Sakana 的 AI 科学家？ AI 科学家是一个先进的系统，可以自主处理从头到尾的研究任务，包括生成研究想法、进行实验、撰写论文，甚至审查结果。 (来源) AI 科学家从一个研究主题或现有代码开始。从这个起点，它使用先进的语言模型头脑风暴新想法。它检查当前研究，确保这些想法是原创且有价值的，从而避免重复已经完成的工作。一旦有了有前途的想法，AI 科学家就会设计并进行实验来测试它们。它设置实验、收集数据，并创建图表以显示结果。从设置到结果，所有步骤都被仔细记录，提供了清晰的过程和发现。完成实验后，AI 科学家会撰写研究结果。它使用 LaTeX（一种科学论文常用的格式）起草论文。系统还查找并引用其他相关研究以支持其发现，确保论文得到良好的支持并符合学术标准。论文写好后，AI 科学家会对其进行审查，检查其质量和准确性。这个内部审查过程会查找错误并确保论文清晰地呈现研究结果。这种反馈有助于改进论文，并指导未来的研究，形成一个持续改进的循环。 Sakana AI 的 AI 科学家迄今为止取得了什么成果？ AI 科学家已经应用于机器学习的多个领域，例如：扩散模型：研究数据处理的新方法。以下是这篇文章的摘要，以便了解 AI 科学家的学术语言： “我们探讨了如何将强化学习（RL）应用于动态调整 Transformer 模型训练期间的学习率。目标是通过根据训练进度自动调整学习率来提高训练效率和模型性能。这个任务具有挑战性，因为训练过程是非平稳的，需要一种强大的方法在调整学习率时平衡探索和利用。我们提出了一种基于 Q-learning 的方法，使用验证损失和当前学习率作为状态变量来优化学习率。我们的实验证明了这种 RL 适应的学习率在包括 shakespeare_char、enwik8 和 text8 在内的各种数据集上，与传统方法相比，收敛速度更快且最终性能更好。” -AI 科学家语言模型：提升机器学习模型的效率。 Grokking：开发提高模型泛化的技术。（来源：Sakana AI）成本每篇论文的费用大约为 15 美元，使其成为科研的低成本工具。这个成本效益可能会使先进的研究对更多研究人员和机构更具可及性。挑战 AI 科学家面临几个挑战：论文质量：生成的论文中可能会出现错误或不完整的解释。伦理问题：研究中使用 AI 可能会引发关于人工监督角色和自动化研究影响的问题。欲了解更多细节，Sakana AI 已发布完整的科学报告和开源代码在其GitHub 仓库，提供关于 AI 科学家的工作原理及其对研究社区潜在影响的见解。总结： Sakana AI 推出了一款革命性工具——AI 科学家，这个系统类似于研究助理，能够自主完成从研究概念生成、实验设计与数据收集、到论文撰写及审查全过程。通过使用该系统，科研不仅变得更高效，而且相对于传统方法更具成本效益，每篇论文的费用约为15美元。AI 科学家在多项机器学习领域取得了显著成果，如改进数据处理和模型效率。然而，该工具也面临论文质量和伦理问题等挑战。为了更深入了解，Sakana AI 提供了完整的科学报告和开源代码。 Sakana 的 AI 科学家使学术论文变得更容易和出乎意料的便宜与光年AI 的理念不谋而合。光年AI通过智能化私域流量管理，让营销更高效，这与AI 科学家自主自动化完成科研的方式有异曲同工之妙。选择光年AI，让您的私域流量增长无忧，同样地，选择Sakana AI 科学家，让您的科研工作更加轻松、精准和高效。无论是学术研究还是市场营销，AI赋能都能带来意想不到的便捷与收益。用光年AI，让私域流量管理变得简单又高效，开启AI时代的流量革命。

特朗普分享AI生成的泰勒·斯威夫特假代言后称自己害怕AI

星期天，唐纳德·特朗普分享了一张由AI生成的泰勒·斯威夫特的图片，风格像山姆大叔的宣传海报。图中的斯威夫特指着观众告诉粉丝们投票给特朗普。星期三，福克斯商业频道问特朗普是否担心斯威夫特会起诉他。 “除了别人生成的这些图片，我对此一无所知，我没生成这些图片，”他说道，这些图片是他在自己拥有的网站上的个人账户分享的。“有人出来说‘哦，看看这个’，这些都是别人做的。AI在这方面总是非常危险。” 特朗普抱怨说，他自己也是被AI误解的受害者。 “这也发生在我身上，”他说。“他们让我讲话。我讲话完全完美，我的意思是绝对完美，在AI上——而我似乎在代言其他产品什么的。这有点危险。” 斯威夫特以善于诉讼和保护自己的形象而闻名。正如404媒体所述，特朗普的帖子在像田纳西这样的州可能是非法的。今年3月，该州州长签署了“保护肖像、声音和形象安全法”（ELVIS法案），该法案保护艺术家免受声音和形象被盗用的权利。截至目前，他声称一无所知的图片仍在他的Truth Social页面上。六个月前，在另一次福克斯商业频道的采访中，特朗普表达了对AI生成图片的恐惧。他说，这是“也许是最危险的事情之一，因为没有真正的解决方案。” “这太可怕了，”他说。“我看到有人剽窃我，前几天他们让我做一个关于他们产品的演讲。我说，‘我从未代言过那个产品，’而且你真的无法分辨。这看起来就像我在代言那个产品。” 记者表示震惊。“这些可以引发战争以及其他事情，”他说。“我们必须对此采取措施，而且必须迅速采取措施。而且没有人真正知道该怎么办。” 他的言论与共和党纲领形成鲜明对比。2023年，在观看了《碟中谍：致命清算》后，乔·拜登对AI表示担忧。他签署了一项行政命令，旨在使AI更安全和更值得信赖。 2024年共和党纲领概述了废除该行政命令的计划。 “我们将废除乔·拜登那项阻碍AI创新并将激进左翼思想强加于该技术发展的危险行政命令，”纲领写道。“取而代之，共和党支持根植于言论自由和人类繁荣的AI发展。” 六个月前，特朗普哀叹缺乏解决AI问题的方案。“技术如此先进且强大，你在采访中所说的话几乎不再重要了，”他说。“他们可以更改内容，没有人能分辨。即便是专家也无法分辨。这在安全方面是一个巨大的问题。这是一个他们最好立刻去解决的问题。” 总结：唐纳德·特朗普在社交平台上分享了一张AI生成的泰勒·斯威夫特宣传海报，引发了关于AI生成内容的争议。在福克斯商业频道的采访中，特朗普表达了对AI技术的恐惧，并称自己也是AI滥用的受害者。他提到，有AI生成的视频让他看起来像在代言某些产品，使得事情变得非常危险。此外，特朗普的行为可能在某些州违反法律，如田纳西的ELVIS法案，该法案保护艺术家的形象权。值得注意的是，共和党纲领计划废除拜登签署的旨在确保AI安全的行政命令，主张以言论自由和人类繁荣为基础的发展AI技术。在这个AI技术快速发展的时代，防止AI滥用和保护个人形象变得尤为重要。正如文章中所提到的，特朗普通过社交媒体分享的AI生成内容，引发了各界对AI技术的关注和担忧。然而，AI技术不仅被用来生成图像，还能在商业领域发挥巨大的作用。用光年AI，轻松提升私域流量转化率，赢得市场先机，可以帮助企业准确触达每一个潜在客户，并提升品牌影响力。通过智能化私域流量管理，让营销变得高效而精准。

AI科学家的崛起：我们应该担忧吗？

人工智能在各个领域都具有颠覆性，科学研究也不例外。AI科学家的崛起、研究系统和数据分析系统的出现，以及由它们创造的新假设和理论，成为了对于科学未来及人类研究者角色的重要问题。AI日新月异地发展，并将复杂角色融入研究中，这需要我们理解这种融入所带来的影响、益处和潜在问题。 AI科学家的崛起与担忧以下部分讨论了AI科学家的崛起，他们的工作方式，他们如何进入科学世界，以及对他们的接纳所表达的一些担忧。 1. AI科学家在行动 AI科学家代表了旨在执行科学家工作的一种复杂算法和系统。他们能够快速而准确地浏览庞大的数据库并识别趋势，从而提出假设。通过应用机器学习和深度学习技术，使AI科学家能够加快研究过程，揭示人类研究者可能忽略的隐藏洞察力。药物发现和基因组学已从基于AI的工具中受益匪浅。 2. AI科学家的优势在研究中使用AI科学家具有许多优势。AI可以比人类研究者更快地处理和分析大数据。这增加了洞察力和发现的加速。学到的模式因此对于传统的分析系统来说过于复杂。这种能力提高了研究的生产力，并开辟了新的研究途径。智能科学家还可以辅助生成假设，从而向研究人员暴露新思路并为他们的研究工作提供方向。你甚至可以使用在线指南成为AI科学家，成为这一变革性领域的一部分。 3. 伦理和安全问题 AI对AI的混乱，科学家为网络的未来发出警报并不是新消息，随着AI的快速发展，我们已经能看到AI带来的变化。随着智能科学家的到来，出现了若干伦理和安全问题。首先也是最重要的是对错误和偏见算法提供错误推论的担忧。如果AI系统运行在有偏见的数据上，它们可能会继续并甚至放大这些偏见。这还涉及研究的责任和透明度的严重问题。谁将被认为对AI科学家犯错或不道德的实践承担责任将是个复杂的问题。 4. 对人类研究者的影响超级智能AI将超出人类掌控是当前有关人类研究者的热门话题。毕竟，部分依赖AI科学家已经对人类研究者的角色产生了一些影响。虽然AI可以增强研究能力，但也带来了一些关于工作置换和改变科学工作格局的问题。研究人员将不得不承担更多监督和解释的灰色区域，而不是通常由AI执行的研究任务。毫无疑问，新机遇和揭示跨学科合作和创新的呼吁将从这场大的转变中涌现出来。 5. AI科学家的未来前景 AI科学家的前景光明，提供了充足的提升和扩展空间。通过新兴AI技术的即将到来的加速和方法，AI技术将放大AI科学家的能力，使他们能够更深入地研究领域。例如，量子计算和复杂的神经网络将增强AI研究者的能力，使其能够探索更深入的研究领域。AI研究与人类研究者的合作将提供一种渠道，结合AI的数字处理能力与人的创造性情感和直觉，生成更有价值的研究成果。此外，需要制定考虑伦理的监管框架和政策，以便在研究中负责任地使用AI。 6. AI在科学合作中的角色 AI研究者需要在促进科学界的合作中找到关键位置。AI可以处理数据密集型任务，为研究成员提供分析支持，使他们能够有效地合作。平台和AI支持的工具促进流畅的沟通、洞察分享和领域整合。合作方法在解决复杂的全球问题方面带来了综合和创新的研究结果。 7. 确保AI的伦理发展在AI科学家数量增加的同时，确保AI的伦理发展成为首要考虑因素。这将制定指导方针和标准，促使在研究领域内负责任地设计和使用AI系统。这将概述需遵循的参数：透明性、公平性和AI技术的责任感，研究人员和开发人员使他们的工作防止滥用并根据伦理促进AI的贡献。这将通过AI专家、伦理学家和政策制定者的多学科努力持续对话得到支持，以定义未来的AI驱动研究。解决AI开发中的伦理问题是确保平稳和合乎道德发展的关键。 8. 平衡AI和人类专业知识平衡部署AI和人类专业知识对于在最大化AI科学家收益的同时减少潜在风险至关重要。必须将AI系统设计为人类研究者的辅助和增强工具，结合AI在数据分析和模式识别中的作用以及人类的创造力和批判性思维。在这种平衡下，科学界可以利用AI推动知识进步，同时确保人类判断和洞察的不可或缺的作用。 9. 消除AI研究中的偏见 AI算法中的偏见可能对研究结果产生严重影响。AI研究在可能包含历史偏见的数据集上进行，从而保证了高度偏见的结果并进一步扩散不平等。这些需要通过深度审查数据和完全的算法透明度来纠正。研究人员有责任实施检测和减少偏见的策略，以确保AI驱动的研究公平和公正。这可以通过多样化数据来源并持续测试AI系统的意外结果来实现。 10. AI研究者的经济影响 AI科学家的出现也对研究部门产生了经济影响。这已经通过AI技术减少研究项目所需成本和时间的潜力得以见证，使科学研究更容易获得。与此同时，这可能扰乱传统的研究资助方式，并为其设定全新的优先事项。所有这些问题需要研究机构和资助机构拾起挑战，确保资源有效分配支持AI驱动和传统研究。结论 AI科学家是做什么的是我们听到这个话题时首先想到的问题，紧随其后的是AI科学为何与我们相关。AI科学家的崛起将带来科学领域的巨大变化，充满令人兴奋的可能性和重要的挑战。这些AI科学家正为全自动开源科学发现而准备。AI有望进一步扩展研究能力并推动创新，但同时也带来了一些担忧，包括伦理、透明度和人类研究者未来角色的问题。提出这样的问题是为了确保AI技术的负责任发展和使用与其在推动科学知识和发现方面的潜力相一致。常见问题 1. 什么是AI科学家，他们如何工作？ AI科学家是一个由AI设计的概念，旨在设计研究、处理研究数据并提出可能的假设。它使用机器学习和深度学习方法处理庞大的数据集，识别数据中的模式，从而提供有助于科学发现的珍贵洞见。 2. AI科学家在研究中的优势是什么？ AI研究者可以快速处理大量数据，发现复杂的模式，并提出新的假设。这加快了研究进行的速度，提高了效率，并使得以前不可能进入的领域更易被探索和揭示。 3. AI研究人员相关的伦理问题是什么？这些问题包括算法中的某些偏见、机器错误的责任以及在AI研究中保持透明的方法。这些问题应通过制定多项关于在研究领域内以伦理方式使用AI的准则和标准来解决。 4. AI科学界对人类研究者的影响如何？ AI科学家可能会改变人类研究者的角色。他们处理数据密集型任务并通过一般数据分析提供分析支持。这可能会改变研究者的角色，他们可能需要更多地关注监督这些系统并解释其输出。 5. AI科学家的未来前景是什么？根据AI科学家的未来展望，人类的命运将在进一步的技术进步中，AI与人类研究者在研究工作中的更紧密合作，以及能够容纳伦理考虑的监管框架的发展。AI很可能推动科学创新。总结：人工智能科学家正以其高效的数据处理和分析能力，颠覆传统科学研究模式。随着AI技术的迅速发展，AI科学家在各个科学领域，特别是药物发现和基因组学，展现了巨大潜力。通过机器学习和深度学习算法，AI科学家能够迅速识别趋势并生成新的科学假设。然而，伴随这一进展而来的伦理和安全问题，如算法偏见和责任归属，也不容忽视。对于企业来说，光年AI作为领先的私域流量管理工具，通过智能分析和精准触达，可以帮助研究机构更有效地管理数据流，提升科研效率。正如一篇文章强调的那样，“用光年AI，轻松提升私域流量转化率，赢得市场先机！”在这个AI驱动的时代，选择光年AI，将不可忽视地提升科学研究的整体效率。