A wild week in AI
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个人电脑为我们带来了家庭计算能力，互联网将我们连接起来，移动设备让我们几乎可以在任何地方进行操作。现在，生成式人工智能让我们能够使用自己的语言和感官与技术进行交流。但是，当您身处其中时，弄清楚这一切却是一个完全不同的故事。欢迎收听《引领变革》。

这是微软Azure的一个新播客。我是您的主持人苏珊·埃特林格。在每一集中，领导者们将分享他们的学习成果，帮助您充满信心地应对所有这些变化。请加入我们。您可以在任何收听播客的地方收听和订阅。欢迎回到埃隆·马斯克播客。我很高兴与大家分享一些令人兴奋的消息。在接下来的两周内，我们将进行发展。我们将拓宽关注范围，涵盖所有正在塑造我们世界的科技巨头。随之而来的是，我们的节目将变得轰动一时。

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让我们一起让接下来的五年更加辉煌。节目说明中有一个专门为您准备的链接。为什么谷歌要训练人工智能与海豚交谈？这不是您每天都能听到的事情。这正是总结了为什么

这可能是今年迄今为止人工智能领域最不可预测、最混乱、最引人入胜的一周的原因。研究人员不仅现在正在尝试使用轻量级神经网络解码动物的交流，而且我们还看到了类人机器人跑了一场真正的半程马拉松，人工智能工具可以将宠物动画成舞者或一键将漫画面板栩栩如生，以及OpenAI推出了迄今为止最智能的模型。每一个故事

本身就是一个问题。为什么现在？它是如何工作的？这对未来互动、创造力和智能本身意味着什么？首先，谷歌本周凭借一项名为Dolphin Gamma的成果登上了头条新闻，这是一个经过训练的紧凑型人工智能模型，可以理解甚至生成海豚的叫声。现在，这不同寻常的不仅仅是应用。它直接在您的手机上运行。

研究人员使用谷歌Pixel设备，使用基于音频标记化的框架处理海豚实时聊天。他们记录了海豚发出的每一种声音，包括咔哒声、哇哇声、口哨声，并使用谷歌的SoundStream编解码器将其转换为离散的音频标记。

然后，使用这个标记化数据集来训练谷歌Gemma模型的一个较小变体，该模型的参数约为4亿个。它足够小，可以在移动硬件上高效运行，无需外部计算。

除了理解之外，该模型还可以合成新的类似海豚的声音，这对于旨在将物种间交流翻译成人类最终可以理解的东西的研究人员来说是一个潜在的突破。

现在，这不仅仅局限于海豚。该架构足够通用，可以重新训练以理解和模拟其他动物的叫声。理论上，它最终可以支持与某些动物物种进行实时的双向交流。你能想象和你的宠物说话吗？这就提出了一个问题，

进入奇怪的领域。如果人工智能可以模仿海豚叫声中类似语言的结构，那么我们是否即将开发出机器驱动的跨物种翻译器？现在，当人工智能与海洋生物交流时，

动画工具正在与互联网上最受欢迎的内容创作者交流。UniAnimate DIT是一个为开源模型构建的新插件。Animate Diff 1.2允许用户使用运动参考视频来动画任何角色图像。上传一张美观的图像，任何人的照片、卡通人物，甚至是宠物，并将其与某人跳舞或四处走动的短片结合起来。

该工具从视频中提取姿势数据，然后将其应用于静态图像，生成具有平滑过渡的完整动画剪辑。引人注目的是，该模型可以猜测看不见的角度。

例如角色的背面，并令人信服地动画出飘动的织物或手部动作。所有这些都在本地运行，至少需要14 GB的VRAM，这意味着创作者可以使用该工具而无需依赖云服务。我用过它。结果令人惊讶地好。即使是具有复杂外观或不寻常解剖结构的角色，例如虚构的动漫设计或动物，也可以通过最少的关节动画来动画。

伪影。由于所有内容都是开源的，因此艺术家和动画师现在可以使用一种新型的木偶戏。这可以通过下载GitHub存储库来访问。本周，腾讯也出现了一个配套工具。它被称为Instant Character。它专注于基于参考的生成中的准确性。因此，您有一张虚构角色的图像。

Instant Character可以将相同角色（精确到面部结构、服装细节和配饰）放置到新的场景中。您可以以完整的动漫风格渲染他们在工作室弹钢琴或在暴风雪中行走。该模型基于Flux，这是目前可用的保真度最高的开源扩散模型之一。它使用LoRa适配器将输出风格化为从吉卜力工作室到新海诚的标志性风格的一切。

现在，与大多数现有的角色转换模型不同，该模型在不同的场景中保持属性一致，并且在2D、3D和照片写实风格中都能做到这一点。这对你来说重要的不仅仅是角色扮演者或粉丝艺术家，在一个日益被视觉内容主导的世界中

组织和虚拟角色，在生成的媒体中保持身份一致的能力变得至关重要，尤其是在化身、虚拟YouTuber和人工智能生成的网红变得越来越复杂并更多地融入媒体生态系统的情况下。现在，有一种名为Parkfield的新事物。它是Nvidia的一个项目。它专注于一种非常不同的分割类型。这次是三维的。

这是一个用于3D对象的部件分割模型，能够将复杂的网格分解成单独标记的组件。现在考虑一下机器人的3D模型或带有Parkfield的汽车。每个部件、手臂、腿、轮子、镜子都被隔离到其自己的标记区域中，从而可以独立地将纹理交换、物理模拟或动画应用于每个部分。这对任何构建物理模拟的人来说都具有明显的意义，

机器人技术或游戏资产。与以前的分割模型相比，它不仅性能更好，而且速度更快，由于更有效的标记化和推理架构，可以完成任务的时间只是之前的一小部分。

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还有一件事，一个略带超现实感的现实世界场景，一场类人机器人半程马拉松刚刚在北京举行。来自中国各地的20多家公司参加了比赛，他们带来了能够行走、慢跑和奔跑的双足机器人，这些机器人在欢呼的观众面前在跑道上跑来跑去。一些参赛作品笨拙不堪，几乎无法保持平衡，而另一些参赛作品，例如北京优必选科技有限公司的Unitree G1

的“强健”超能机器人则实现了更流畅的步态，甚至完成了更长的跑步。现在，这段视频显示一些机器人摔倒或在跑步中途停止，但其他机器人则完成了整个比赛。特别是“强健”超能机器人因其速度和稳定性而备受关注，这表明双足运动设计取得了真正的进展。尽管这项赛事听起来可能像个新奇事物，

但这反映了一个正在变化的现实。机器人移动性发展迅速，类人机器人可能很快就会被部署到面向公众或体力劳动的工作岗位中。举办马拉松可能只是一个宣传噱头，但它也是对这些机器人的一个基准测试。测试耐力、适应性和现实世界的稳定性。这些特性对于机器来说是出了名的难以掌握。

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