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原生态宠物号 2025-01-04 17:25 24
注：拉布科百种犬拉多寻回猎犬中文标准翻译自FCI拉布拉多标准英文版，该标准中文版已发布于CKU新官网-犬种百科
FC221 °NI-Standard N° 122
FCI-国际纯种犬标准第 122 号
LABRADOR RETRIEVER
拉布拉多寻回猎犬
▲ 本图片为FCI犬种标准配图，
并不一定代表该犬种的理想类型
ORIGIN: Great Britain
起源国：英国
UTILIZATION: Retriever
用途：寻回猎犬。
FCI-CLASSIFICATION:
Group 8 Retrievers, Flushing dogs,
Water dogs.
Section 1 Retrievers.
FCI分组：
第8组 寻猎犬、激飞猎犬和水猎犬
第5类 寻回猎犬
有工作犬测试。
BRIEF HISTORICAL SUMMARY:
It is popularly thought that the Labrador Retriever originated on the coast of Newfoundland where fishermen were seen to use a dog of similar appearance to retrieve fish. An excellent water dog, his weather-resistant coat and unique tail, likened to that of an otter because of its shape, emphasise this trait.
Comparatively speaking, the Labrador is not a very old breed, its breed club having been formed in 1916 and the Yellow Labrador
Club having been founded in 1925. It was in field trialling that the Labrador found early fame, having been originally introduced to
these shores in the late 1800s by Col Peter Hawker and the Earl of Malmesbury. It was a dog called Malmesbury Tramp which was
described by Lorna, Countess Howe as one of the ‘tap roots’ of the modern Labrador.
历史沿革：
通常认为拉布拉多巡回猎犬起源于纽芬兰海岸地区，该地区的渔民在工作时曾使用外形相似的犬去捡回捕到的鱼。这是一种优秀的水猎犬，尤其是能抵抗风雨的被毛和类似于水獭的独特的尾巴，使得该犬种水中工作的能力极为突出。
相比较而言，拉布拉多犬种的历史并不太久远。第一个拉布拉多俱乐部成立于1916年，而第一个黄色拉布拉多俱乐部成立于1925年。在后来对该犬种的场地实验中发现拉布拉多更早之前的历史。该犬种在19世纪末由Col Peter Hawker先生和Malmesbury伯爵引进到了当地海岸地区。该犬种被当时罗娜·豪女伯爵描述为蒙资贝利流浪者，因此罗娜·豪女伯爵也被认为是现代拉布拉多第一代繁殖者。
GENERAL APPEARANCE:
Strongly built, short-coupled, very active; (which precludes excessive body weight or substance) broad in skull; broad and deep through chest and ribs; broad and strong over loins and hindquarters.
总体外形：身体结实，腰紧凑，富有活力（因此能防止体重超重或骨量过多）；头骨宽；胸部和肋骨宽且深；腰和后肢宽且强壮。
BEHAVIOUR / TEMPERAMENT:
Good-tempered, very agile. Excellent nose, soft mouth; keen lover of water. Adaptable,
devoted companion.
Intelligent, keen and biddable, with a strong will to please. Kindly nature, with no trace of aggression or undue shyness.
行为/秉性：脾气好，非常机敏。嗅觉发达，口吻柔软；喜水。适应能力强，是忠实的伴侣犬。聪明，敏锐且顺从，有强烈的讨好主人的意愿。本性温和，无攻击性，不过分羞怯。
HEAD: 头部
CRANIAL REGION
颅部区域
Skull: Broad. Clean-cut without fleshy cheeks.
头骨：宽。轮廓分明，面颊不丰满。
Stop: Defined.
额段：明显。
FACIAL REGION
面部区域
Nose: Wide, nostrils well developed.
鼻：宽，鼻孔发育良好。
Muzzle: Powerful, not snipy.
口吻：有力，但不狭长。
Jaws/Teeth: Jaws of medium length, jaws and teeth strong with a perfect, regular and complete scissor bite, i.e. upper teeth closely
overlapping lower teeth and set square to the jaws.
颌/牙齿：颌中等大小，颌和牙齿都很强壮，拥有完整且规则的剪状咬合，也就是上牙紧扣下牙，颌呈方形。
Eyes: Medium size, expressing intelligence and good temper; brown or hazel.
眼睛：中等大小，眼神聪明并表现出其温和的性情。棕色或浅褐色。
Ears: Not large or heavy, hanging close to head and set rather far back.
耳朵：不大也不重，紧贴头部，位置靠后。
NECK: Clean, strong, powerful, set into well placed shoulders.
颈部：干净，强壮有力，与肩部连接良好。
BODY:
躯干：
Topline : Level.
背线：水平。
Loin: Wide, short-coupled and strong.
腰: 宽，躯干短且强壮。
Chest: Of good width and depth, with well sprung barrel ribs – this effect not to be produced by carrying excessive weight.
胸：宽度和深度适当，肋骨扩张良好（但此效果并非由肥胖导致）
TAIL: Distinctive feature, very thick towards base, gradually tapering towards tip, medium length, free from feathering, but clothed thickly all round with short, thick, dense coat, thus giving “rounded” appearance described as “Otter” tail. May be carried gaily, but should not curl over back.
尾：特征明显，靠近尾根部粗，至尾尖逐渐变细。中等长度，没有饰毛，但整条尾巴覆有短、厚、密的被毛，给人以圆润之感，因此称作水獭尾。姿态欢快，但不得卷曲过背。
LIMBS
FOREQUARTERS
四肢
前躯
General appearance: Forelegs straight from elbow to ground when viewed from either front or side.
总体外形：不论从正面还是侧面看，前腿从肘部到地面都应是垂直的。
Shoulder: Long and sloping.
肩：长且倾斜。
Forearm: Forelegs well boned and straight.
上臂：前腿上臂部分骨骼发育良好，直。
Forefeet: Round, compact; well-arched toes and well developed pads.
前足：圆润，紧凑，脚趾自然呈拱形，脚垫结实，发育良好。
LIMBS
HINDQUARTERS
四肢
后躯
General appearance: Well developed hindquarters, not sloping to tail.
整体外形：后驱发育良好，至尾部不倾斜。
Stifle (Knee): Well turned.
后膝关节：弯曲自然，灵活。
Metatarsus (Rear pastern): Hocks well let down. Cowhocks highly undesirable.
后腿系部：跖骨自然下垂，不能是牛肢。
Hind feet: Round, compact; well-arched toes and well developed pads.
后足：圆润，紧凑，脚趾自然呈拱形，脚垫结实，发育良好。
GAIT/MOVEMENT: Free, covering adequate ground; straight and true in front and rear.
步态/动态： 自如，步幅大；前后步态直且稳。
COAT
被毛
Hair:Distinctive feature, short, dense, without wave or feathering, giving fairly hard feel to the touch; weather-resistant undercoat.
毛质：特征明显，短且密，不呈现波浪状，无多余饰毛，触摸时感觉坚硬。底毛可抵御恶劣天气。
Colour: Wholly black, yellow or liver/chocolate. Yellows range from light cream to red fox. Small white spot on chest permissible.
毛色：完全的黑色，黄色或深赤褐色/巧克力色。黄色可为从浅奶油色到红狐色的任何色调。胸部允许有小的白色斑点。
SIZE AND WEIGHT
尺寸和重量
Height at the withers:
Males 56 – 57 cms.
Females 54 – 56 cms.
肩高：公犬56-57厘米，母犬54-56厘米。
FAULTS: Any departure from the foregoing points should be considered a fault and the seriousness with which the fault should be
regarded should be in exact proportion to its degree and its effect upon the health and welfare of the dog and on its ability to perform its traditional work.
缺陷：任何与上述各点的背离均视为缺陷，其缺陷严重性严格地与其缺陷的程度及其对犬只的健康和福利以及他履行它的传统的工作的能力成比例。
DISQUALIFYING FAULTS:
· Aggresive or overly shy.
· Any dog clearly showing physical or behavioural abnormalities shall be disqualified.
失格缺陷：
• 犬只有攻击性或过度羞怯
• 任何在身体和行为上明显失常的犬只应视为失格。
N.B.：
• Male animals should have two apparently normal testicles fullydescended into the scrotum.
• Only functionally and clinically healthy dogs, with breed typicalconformation, should be used for breeding.
注：
• 公犬具备两个明显正常且完全置于阴囊的睾丸
• 只有身体机能以及临床表现健康的，具备典型犬种结构的犬只，才可用于繁殖。
The latest amendments are in bold characters.
最新修改的部分以黑体字显示。
上线短短5天，用户量破百万，两个月余时间，月活跃用户数预计已达1亿——ChatGPT的火爆，意味着我们迎来了生成式AI的大浪潮。
人工智能（AI）是一个广泛的术语，指的是任何能够进行智能行为的技术。生成式AI是其中一种特定类型的AI，专注于生成新内容，如文本、图片、音乐等。
回顾2022年的AI格局，正是由生成式AI的大模型（foundation models）所驱动。这些大模型正在迅速从研究实验室走出来，扑向真实世界的各个场景与应用，2023年影响的层面会更大，发展的速度会更快。另外两个由大型语言模型 (LLM, large language model) 技术驱动的新兴领域，则是帮助人做决策的AI代理（游戏，机器人等）, 以及应用在科学领域的AI for Science。
以下是笔者总结的全球范围内生成式AI的16个方向和场景应用，大致可以分为从文本转图片、从文本转音乐、文本聊天和沟通、文本驱动机器人、文本转视频以及AI做科研等几大类。
DALLE-2 是扩散模型 (Diffusion Model) 比较具代表性的大模型之一，也是由OpenAI公司所开发的，能根据文本生成逼真的高分辨率的高质量图像，用于图像生成。它是基于原先DALL-E（原先用的是GLIDE模型）的版本来改进，具有更高的生成质量和更大的模型尺寸，推动AI在全球的艺术革命。
DALLE-2的核心主要包括CLIP模型和Diffusion模型；CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）是通过将文本与图像进行对比的预训练大模型，学习文本与图像之间的关系，而Diffusion负责听CLIP的引导生产图片。
DALLE-2目前还是闭源的，用户可以通过它的WEB界面或API来使用它。
继DALLE-2之后继续颠覆艺术的革命、也引起技术界轰动的 Stable Diffusion（文中简称SD），是一个基于 Latent Diffusion Models（潜在扩散模型）来实现文字转图片的大模型，类似DALLE-2和谷歌的Imagen等类似技术，SD可以在短短几秒钟内生成清晰度高，还原度佳、风格选择较广的AI图片，这让SD在同类技术中脱颖而出。
SD最大的突破是任何人都能免费下载并使用其开源代码，因为模型大小只有几个G而已！因此在短时间内 huggingface网站上有100万次模型的下载，也是破了huggingface网站的历史记录。这让AI图片生成模型不再只是业内少数公司自我标榜技术能力的玩物，许多创业公司和研究室正在快速进入，集成SD模型来开发各种不同场景的应用，包括我们Vitally AI公司。
SD以掩耳盗铃之势迅速迭代，开源社区也在不断改进SD。在SD v2.0上线不到两周时间，就迅速更新到v2.1版本。相比于前一版本，主要放宽了内容过滤的限制，减少了训练的误伤，也有这三大特色：更高质量的图片、图像有了景深、负向文本的技巧更好的约束AI生成的随机性，也支持在单个GPU上来运行。
SD官网上写着 “by the people, for the people” 的使命，与热烈追求民主化的开源，已被证明是改写了 AI 赛道的游戏规则，同时也让Stability AI公司在不到两年的时间内迅速变成独角兽公司，快速融资了1亿美金。高质量！免费开源！更新快！这几个关键词就已经决定了Stable Diffusion的出世必定绝不平凡！借助这一突破性技术尝试给你的宠物照片变个身吧！？
Vitally AI公司的产品底层就集成了SD的各个版本模型，虽然做成应用，我们在模型底层和产品应用中间层还是要做非常多的工作，不过我们非常看好Stability AI这家公司， 也期待他们下一步能继续惊世骇俗。
2022年Google AI还有两个Image-to-text模型。Imagen和Parti分别是扩散模型 (Diffusion Model) 和自回归模型 (Auto-regression model)，两者不同但互补，代表了谷歌两个不同探索方向，模型都没有开源或可以集成的API，所以 Vitally 团队无法动手研究，但论文仍是富有有趣的见解。不管这些大模型再怎么厉害，对Vitally AI这样做产品应用的公司而言，“只能仰望和远观，不能亵玩焉”。
Imagen大模型网址: imagen.research.google
Imagen不同于其他已知的文本出图的大模型，其更注重深层次的语言理解。Imagen的预训练语言模型（T5-XXL）的训练集包含800GB的纯文本语料，在文本理解能力上会比有限图文训练的效果更强。Imagen的工作流程为：在输入prompt后，如“一只戴着蓝色格子贝雷帽和红色波点高领毛衣的金毛犬”（A golden retriever dog wearing a blue checkered beret and red dotted turtleneck），Imagen先使用谷歌自研的T5-XXL编码器将输入文本编码为嵌入，再利用一系列扩散模型，从分辨率 64×64 → 256×256 → 1024×1024的过程来生成图片。结果表明，预训练大语言模型和多联扩散模型在生成高保真图片方面效果很好。
Parti大模型网址: parti.research.google
Parti是一种自回归文本生成图片模型（Pathways Auto-regressive Text-to-Image model），其将文本到图片的生成视为序列到序列的建模问题，类似于机器翻译，这使其受益于大语言模型的进步。在输出图片token序列后，Parti使用图像标记器 ViT-VQGAN将图片编码为离散token序列，并利用其重建图片token序列的能力，使其成为高质量、视觉多样化的图像。
ChatGPT！史上唯一5天内获得100万用户的应用，两个月时间用户量达1亿，打破上个记录保持者——用9个月时间将用户量冲上1亿的TikTok。ChatGPT的快速发展与日益智能的知识助理角色，挑战了像谷歌这样的传统信息搜索巨头的产品形态与商业模式。
ChatGPT让机器学习如何更好地理解人类语言，从而更好地回答问题，更好地跟人类写作，甚至近一步启发人类的创造力。本次OpenAI发布的ChatGPT是基于GPT-3的微调版本，即GPT-3.5。它使用了一种新技术RLHF（“人类反馈强化学习”）。相比GPT-3，ChatGPT的主要提升点在于记忆能力，可实现高度拟人化的连续对话和问答，也可以按输入的具体指令产出特定的文本格式。
在各种社区的讨论中被总结出几十种ChatGPT内容产出的的场景与用例，比如：投资研究报告、工作周报、论文摘要、合同文本、招聘说明书、指定计算机语言的代码等等。ChatGPT会关注 Vitally AI 微信公众号，我们后续的选题规划，会整理出一篇文章，总结出几十种ChatGPT的使用方式。
ChatGPT也有人工智障的时候，比如：对人类的知识只截止到2021年底，所以实时信息的搜索还是得借助搜索引擎；ChatGPT数学不好；或是如果问它不合逻辑的问题，它会被绕晕。
目前 GhatGPT的极致能力展现在：通过美国医疗专业执照的考试，通过美国知名商学院沃顿的MBA考试等接近人的水平。某种意义上，ChatGPT越来越像一个“真实的人”，只要算力足够强大，它与人类的互动越多，就将“成长”越快，也能具备更好的逻辑“思考”结果。只要时间足够长，人工智能的能力将持续提升和扩展。 也引发了学术界的抗争、与法律与伦理相关问题的诸多讨论与隐忧。
学术界反抗ChatGPT的力量，包括美国斯坦福团队推出DetectGPT，阻止学生用AI写作业。另一个由一位华裔学生 Edward 创建的GPTZero，用于检测文本是否由人工智能写作出来的。它使用两个指标\"困惑度\"和\"突发性\"来衡量文本的复杂度，如果GPTZero对文本感到困惑，则其复杂度较高，更判定可能是人工所编写的。
ChatGPT是个超级重斤的话题，2023 年对ChatGPT未来的揣想，我们在后续的文章中，再来继续探讨吧~
如何给GPT手臂和腿，让它们能够清理你整洁的厨房？不像NLP 自然语言处理的人工智能技术，机器人模型需要与物理世界互动。今年，大型的预训练模型终于开始解决机器人技术中困难的多模态问题。机器人技术中的任务规范有多种形式，如模仿一次性演示、遵循语言指示和达到视觉目标。它们通常被认为是不同的任务，由专门的模块来处理。
由英伟达等机构研发的VIMA用多模态的提示来表达广泛的机器人操纵任务。如此一来，它就可以用单一的模块来处理文本和视觉标记的提示，并自动输出运动动作。为了训练和评估VIMA，他们开发了新的模拟基准，其中有数千个程序化生成的任务和60万以上专家轨迹用于模仿学习。VIMA在模型容量和数据大小方面都实现了强大的可扩展性。在相同的训练数据下，它在最难的zero-shot泛化设置中优于先前的SOTA方法，任务成功率高达 2.9倍。在训练数据减少10倍的情况下，VIMA的表现仍然比竞争方法好2.7倍。
与VIMA类似，GoogleAI的研究人员发布了RT-1，一种多模态机器人变换器。它将机器人的输入和输出动作（如相机图像、任务指令和电机命令）标记化，以便在运行时进行有效的推理。RT-1使用13个Everyday Robots（EDR）机器人收集的数据进行训练，包括了700多项任务、13万时间片段。与之前的技术相比，RT-1可以对新的任务、环境和物体表现出明显改善的 zero-shot 泛化能力。
在文本生成视频领域，我们想向大家介绍三款头部的研究，他们分别来自于 Meta，Google 和 Phenaki。
如果你是一名创作者，当你将文本转化成图片后，一个很自然的想法是：希望能让图片动起来，形成一个视频，从而展示更丰富的细节。Meta公司研究的“Make-A-Video” 中的Text-to-Video模型就完成了这样一件事：当输入小马在喝水时，模型就会根据文字生成一个小马喝水的视频。
Text-to-Video模型采用无监督学习的方法生成视频数据集，并且通过插值网络进行调整，他的模型结构可以概括如下：
无独有偶，谷歌也发布了自己的文字生成视频的产品 Imagen Video: 基于Video Diffusion Models（扩散模型）的视频生成模型。该模型最终生成128张图片，并在每秒内播放24张，最终形成5.8s的高清视频。
相关的头部模型还有Phenaki: 使用Causal Model（因果模型）来通过文字生成视频，他们的模型考虑了时间变量，因此可以生成任意时长的视频。
短视频是互联网巨头的必争之地，所以Text-to-Video的发展也备受瞩目，不过Vitally AI观点是，这些巨头的技术研究不见得愿意开源出来，因为牵涉到巨大的商业利益。 这个领域可能也不是小创业团队的事，因为即便你有好的视频预训练大模型，视频素材的数据取得与训练，是一个成本高昂的问题。
Tune-A-Video最初是由Google在2023年1月发表的一篇论文中提出的，展示了仅使用文本提示即可生成简单的 YouTube视频。这是一种使用单个文本-视频对进行模型微调的文本生成视频生成方法，它是从预训练 Text-to-imae 的扩散式模型进行扩展而来的。训练过程中仅更新了注意力块中的投影矩阵。Tune-A-Video支持在个性化的 DreamBooth训练与模型微调，以及在 Modern Disney and Redshift数据集上进行视频调整。
这种文本到视频生成方法最近被新加坡国立大学的 Show Lab 的研究人员进一步改进，解决了单个文本-视频对训练的问题。通过使用自定义的稀疏因果关注机制（customised Sparse-Causal Attention），Tune-A-Video将空间自注意力（spatial self-attention）扩展到时空域（spatiotemporal domain），使用预训练的文本到图像扩散模型。
从设计创新产品到电影和游戏中令人惊叹的视觉效果，3D建模将是创意AI领域实现从文本到想法的下一步。2022年已经出现了几个原始但极具潜力的3D生成模型！
DreamFusion：Google AI 的DreamFusion，可将文本转换为3D生成的图像。它将文中上述提过的文本出图 Imagen大模型与NeRF的3D功能结合在一起，生成适用于AR项目或作为雕塑基础网格的质量较高的纹理3D模型，可以从任意角度查看，并可根据不同的照明条件重新照明。Dream Fusion AI还可以根据生成图像模型的2D图像生成3D模型。
Nvidia英伟达公司则有两项重要的研究成果：Magic3D和Get3D，目标是通过允许用户从文本生成3D模型，使3D内容创建更加容易。Magic3D是一种高分辨率的文本到3D内容创建方法，它采用内容从粗略到精细的渐进过程，利用低分辨率和高分辨率的扩散先验来学习目标内容的3D表现。据媒体报道，它比Google的DreamFusion快2倍，仅需40分钟即可创建高质量的3D网格模型。Get3D是一个AI模型，结合了自然语言（NLP）和计算机视觉技术，用文本描述生成逼真的3D对象。这使用户可以快速创建逼真的3D模型，无需任何先前的建模技能。
Vitally AI认为Text-to-3D全球都在比较早期的阶段, 因为也没有开源，所以业界无法研究和参与。我们曾经跟其他AI创业者交流，他们用Diffusion Model和Nerf放在一起做实验，有点样子，但是最大的障碍还是全球领域能做训练的3D图像数据少之又少，而用技术的方法制造AI训练用的数据成本也很高，我们仍需耐心等候。
Minecraft “我的世界”这个游戏绝对是一个完美的通用智能测试平台，因为：
2022年我们看到一些实验室和公司使用Transformer大模型来训练AI 在Minecraft中执行各种任务的成功案例。这些大模型可以建造城堡，挖掘矿物，甚至与其他玩家交互。
为了利用互联网上大量可用的未标记视频数据，OpenAI开发了一种视频预训练 (VPT) 算法。首先向游戏商家收集2,000小时的少量数据集，其数据集记录游戏视频，也记录了玩家采取的行动（按键操作和鼠标移动）。利用这些数据，训练出一个逆动力学模型（IDM）以 “预测” 视频中每个步骤所采取得动作。通过使用经过训练的 IDM模型来标记更多的在线视频数据，并通过行为克隆来建立学习的行为。AI通过观看70,000小时YouTube视频的大数据量就可以被训练自己玩Minecraft。
Nvidia还开发了一个名为 MineDojo的AI代理，可以根据 Minecraft中的文字提示执行操作，并获得了国际机器学习会议的杰出论文奖。微软也有一个新的AI Minecraft“代理”，它在游戏内运行 。
AI在材料科学领域的应用正在快速发展，其中AI发现新材料是一项重要的技术。这项技术包含了数据挖掘和机器学习两个步骤。数据挖掘通过从大量数据中提取有用信息来实现。AI通过对数据的分析，提取有关材料性能的信息。机器学习是通过利用算法从数据中学习来实现的。在这个步骤中，AI利用算法预测新材料的性能。这个可能更偏向 Analytical AI。
今年，GoogleAI发布了一种名为\"Material Discovery\"的模型，该模型可以根据给定的物理和化学性质生成新的材料结构。这项技术有望在未来帮助材料科学家发现更高性能的材料。 也存在一些挑战，其中一个是数据缺乏。这项技术需要大量数据来做出准确的预测，如果数据不足，AI可能会做出不准确的预测。另一个挑战是材料的复杂性。由于材料是复杂的系统，AI可能无法准确预测材料在不同环境中的性能。
Google旗下公司Deep Mind的AlphaFold (2021) ，是全球第一个能够准确预测蛋白质3D结构的模型。同年7月，Deep Mind宣布了“蛋白质宇宙”—— 扩大 AlphaFold 的蛋白质数据库至200M种结构，这简直是非常珍贵的科学瑰宝！AI在医学研究领域的应用（AI for Science）也在迅速发展，特别是OpenAI公司的CEO - Sam Altman接下来也非常看好的领域。
2022年GoogleAI发布了一种名为 \"MedGPT\" 的模型，该模型可以根据病人的病史和影像学数据生成诊断和治疗建议。这项技术有望帮助医生更快更准确地诊断疾病，并且还可以帮助研究人员发现新的治疗方法。同年，费城生物医学工程卓克索大学的一项研究发现，ChatGPT可以通过和人类的对话，帮助发现是否有阿尔茨海默氏病的早期症状，准确率达80%，高于使用传统方法的74.6%的正确率，从而及时提示患病风险。文章前面提到过，GhatGPT的极致能力已经展现在可以通过美国医疗专业执照的考试。
AI 可以学习人类复杂的动作吗？可以！Jeff clune 的团队发布了VPT（“视频预训练”）模型，它甚至可以通过学习自己玩“我的世界”（Minecraft）！在“我的世界”中，一个人制作钻石工具需要完成2万多个动作，花费20分钟，VPT通过学习记录了我们点击键盘鼠标的操作，居然学会了自己在我的世界中完成这些动作。
换句话说，只要知道了鼠标和键盘的点击移动顺序，VPT可以通过Inverse Dynamic Model（逆向动力模型）学习一切我们认为只有人类才能做到的复杂动作，比如如果我们可以准确记录数字绘画家在电子屏幕上的操作顺序，那么模型也可以模仿数字绘画家绘制一幅美丽的日落，VPT为AI通过互联网上的视频来学习铺平了道路！
多年来，我们提出了许多用于外交的人工智能方法，主要依赖手工制定的协议和基于规则的系统，但远远落后于人的表现（无论有无沟通）。
Meta公司的人工智能CICERO 是第一个在外交游戏中达到人类水平表现的AI代理，在游戏《外交》中，Cicero具有对他人的信仰、目标和意图进行推理的能力，可以通过表现同理心、使用人类语言交流并建立人际关系，同时能够有效地说服甚至欺骗，来达到在游戏中获胜的目的。
与此DeepMind公司也宣布了他们的外交游戏 AI 代理。试想，如果CICERO与 DeepMind的AI对战会发生什么？
Whisper 是由OpenAI开发的一个大型开源音频识别模型。它在英语的语音识别方面达到了接近人类水平的准确性和鲁棒性（在语音识别中，“鲁棒性”通常指一个模型的能力，即在嘈杂或有干扰的环境下识别语音的准确性和可靠性）。与其他模型不同的是，Whisper使用了更大以及更多样的训练数据集。它使用网络上的共680,000小时的音频数据进行训练，这些数据是多语言和多任务的，使得Whisper除了能将英语转成英文，还能将几乎所有语种声音转成对应文字以及翻译成英语。
Whisper提供了多种大小的英语/多语言模型，使得开发者能够在识别速度和识别质量中权衡。对于英语任务，开发者使用较小的模型便可达到良好的效果，识别速度甚至可以达到实时处理的效果。如果使用大模型，识别准确性则可以说超越所有现有商业公司产品。对于汉语任务，开发者必须使用大模型才能达到较准确的识别，识别速度与国内商业公司的产品相比有一定差距。
MusicLM是由谷歌研究院在近日发布的文本生成音乐模型，只发布了论文与数据集，没有开源。模型可以从文本描述例如 \"平静的小提琴旋律伴着扭曲的吉他旋律\"生成高保真的音乐。MusicLM将文本指示的音乐生成过程描述为一个层次化的序列到序列的建模任务。它生成的音乐频率为24kHz，在几分钟内保持一致。
与之前的模型相比，MusicLM在音频质量和对文本描述的遵守方面都更优。 MusicLM可以以文本描述的旋律为条件，它可以根据文本说明中描述的风格来转换口哨和哼唱的旋律。为了支持未来的研究，谷歌研究院一并公开发布了MusicCaps。这是一个由5.5K音乐-文本对组成的数据集，有人类专家提供的丰富文本描述。
Amazon SageMaker是在亚马逊云上的一站式大模型开发平台，可以提高大模型的开发效率。在IDC发布的报告中，Amazon SageMaker被列入“领导者”阵营，并居于图中最高最远的位置。
亚马逊云科技自研AI芯片可以提供更具性价比的方案，例如Amazon Trainium自研芯片的Amazon EC2 Trn1实例可节省高达50%的训练成本，而Inf2实例可支持横向扩展分布式推理，方便部署并提升高速推理。
Stability AI选择AWS作为唯一云服务提供商，在AWS平台上搭建了大规模训练集群。使用SageMaker Jumpstart预集成的SD2.0预训练模型和优化库，Stability AI能够使其模型训练具有更高韧性和性能，训练时间和成本可减少58%（这是很多钱）。
（文章仅代表作者观点。责编邮箱：yanguihua@jiemian 。）
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