Verseon宣布推出VersAI™,提升AI准确度标杆

医药公司的专利待审判AI技术为大多数真实场景中的小型和稀疏数据集设计,显示出与Google的AutoML相比显著更低的预测误差率。图片{ width=60% }


Verseon国际公司很高兴宣布VersAI™的基准测试结果,展示了优于当前最先进技术的预测准确性。VersAI™是该公司专利待审判的AI技术,专为小型、稀疏数据集设计。与谷歌最先进的深度学习技术相比,该系统在对各种真实世界数据场景的预测中显示出明显更低的错误率。
Verseon的机器学习主管Ed Ratner分享说,“大多数AI工具都是深度学习框架,这些框架依赖于大数据才能正常运行。当你在数十亿网页上训练大型语言模型,或者在数以亿计的网页上的数百万个已标记人脸上训练人脸识别AI时,这没问题。但在少数领域之外,大量高质量、密集数据往往难以获取。”
这一事实在许多生命科学领域尤为真实,如小分子药物发现。“制药行业一直在努力收集足够高质量的数据,以创建准确预测新药物属性的AI模型,”Ratner说。
Verseon努力降低AI预测错误率,最终创建了VersAI™。首席执行官Adityo Prakash说,“在AI成为炙手可热的时髦词汇之前,Verseon就一直从事AI开发,近年来,我们已经组建了一个团队,不断提升我们的AI能力。”
使用典型的深度学习框架,仅通过一两个百分点降低错误率在很多情况下都是一个困难的任务,可能需要一个数量级的额外训练数据。但在标准化基准测试数据集上,VersAI™相对于谷歌AutoML等最先进的深度学习框架将AI预测错误率降低多达35%。“我们已经发表了显示我们更低错误率的经过同行评审的测试结果,而且我们自那时以来一直在改进这些结果,”Ratner说。
VersAI对于小分子药物发现具有巨大的意义。但这项技术在小型、稀疏数据集为主要情况下也有各种应用。“在药物发现之外,VersAI的更高准确性和更低错误率可以极大地提升我们日常生活中AI的实用性和可靠性。”Prakash说。


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Osmo宣布成立科学顾问委员会

数字嗅觉公司Osmo今天宣布成立其科学顾问委员会(SAB),由合成化学、分析化学、人工智能和传感技术方面的顶尖专家组成,以帮助推动公司在气味检测、数字化和创造方面的嗅觉创新。图片{ width=60% }


SAB汇集了人工智能、机器学习、化学、嗅觉神经科学、量子计算和先进传感技术领域的杰出领导人,每位成员都拥有深厚的专业知识和在药物发现、生物智能和化学分析方面的创新记录。
CEO Alex Wiltschko表示:“Osmo开创性的气味数字化使命需要各学科中工作的最优秀头脑的共同努力。我们非常荣幸能与各自领域最顶尖的人士合作。想象一下,如果在20世纪70年代尝试数字化视觉,那将不得不跨越六个学科领域,这正是我们在Osmo所做的。”
Osmo的SAB将为公司快速发展的嗅觉技术及其不断扩大的应用提供指导。这一宝贵资源将支持Osmo在健康和健康领域(更早地检测疾病、更快地追踪流行病和驱赶携带疾病的昆虫)、安全领域(在边境识别芬太尼和在机场识别安全威胁)以及室内空气污染和多媒体体验领域的战略增长。
“我们面临巨大的挑战和机遇,我想不出比这个团队更适合帮助塑造我们的科学愿景的集体。”
Osmo新成立的SAB包括以下七位创始成员:

  • Alán Aspuru-Guzik,博士,是多伦多大学化学和计算机科学教授,也是加拿大150研究主席、向量研究所加拿大CIFAR AI主席,以及CIFAR Lebovic奖学金获得者,共同主持“加速去碳化”项目。Alán还担任谷歌量子计算工业研究主席。Alán是加速联盟的主任,这是一个基于多伦多大学的战略倡议,旨在围绕与未来实验室相关的前竞争研究主题汇聚来自工业、政府和学术界的研究人员。Alán在量子信息、机器学习和化学交叉领域进行研究。他是量子计算机和量子模拟器的算法和实验实施的先驱,专门用于化学系统。他曾从事用于自动学习分子特性的分子表示和生成模型。目前,Alán对自动化和“自主”化学实验室以加快科学发现感兴趣。Alán被《麦克林》杂志评为2024年加拿大最有影响力的100人之一,分类为人工智能类别。
  • Brian Boso,博士,曾担任Smiths Detection的前首席技术官和首席科学家,领导国际技术团队负责所有与威胁检测和安全筛查产品研发有关的工作。Brian于2003年8月加入Smiths Detection,此前曾担任Scientific-Atlanta,Inc.的研发副总裁,负责有线电视分销设备开发。在SA任职之前,Brian在Tektronix,Inc.担任技术副总裁,主导电子和光学测试测量产品的开发。在其职业生涯中,Brian曾担任过C级管理、技术/研发管理、基础/应用研究、产品/工艺开发、营销/销售管理和制造方面的职位。Brian毕业于俄亥俄州立大学获得学士学位,之后在伊利诺伊大学获得物理学硕士和博士学位。他在宾夕法尼亚州立大学进行博士后研究之后进入工业界。他因其工作获得多项专利,并发表多篇科学和技术论文。
  • Christopher D. Brown,博士,是经验丰富的技术高管,在医疗、生命科学、法医和消费品市场成功领导研发突破性化学/生物化学传感技术已有二十多年。在他的领导下,团队在分析平台的微型化和微加工领域取得了多个行业首创,并应用机器学习方法进行化学分析。Brown博士获得多个行业和技术奖项,发表超过200项专利、论文和会议报告,涉及分析传感、仪器和统计/机器学习领域。他继续担任技术行业内的多个董事会和咨询小组成员。目前,他是908 Devices的联合创始人兼首席产品官。在创立908 Devices之前,他曾担任苹果加州的健康传感平台架构师,并在其他几家业界领先公司担任领导职务。
  • Joel Mainland,博士,是一位嗅觉神经科学家,现任Monell Chemical Senses Center成员。他利用分子生物学、遗传学、神经科学和机器学习方法研究人类如何感知气味。他开发了在基于细胞的分析中筛选嗅觉受体的方法以识别配体,利用人类遗传变异来研究嗅觉受体在气味感知中的作用,并开发了从分子结构预测气味感知的模型。
  • John Patrick Cunningham,博士,是一位研究机器学习及其在科学和工业中应用的研究人员,特别是利用人工智能工具来理解生物智能和其他复杂过程。他是哥伦比亚大学统计学教授,并是扎克曼大脑行为研究所和理论神经科学中心的调查员。他曾在达特茅斯学院获得本科学位,斯坦福大学获得硕士和博士学位,并在剑桥大学进行了研究。他曾与和为多家领先公司提供建议。
  • Pat Walters,博士,是马萨诸塞州剑桥市Relay Therapeutics的首席数据官。在加入Relay之前,他在Vertex Pharmaceuticals工作超过20年,担任建模与信息技术全球负责人。Pat是美国化学学会化学信息科学Herman Skolnik奖章的获得者。他是《化学信息与建模杂志》和《生命科学中的人工智能》编辑咨询委员会成员,之前还曾担任《医学化学杂志》的类似职务。他是2019年O’Reilly and Associates出版的书《生命科学的深度学习》的合著者。他在亚利桑那大学获得有机化学博士学位,研究了在构象分析中应用人工智能的方法。在获得博士学位前,Pat曾在Varian Instruments公司担任化学家和软件开发者。他在加州圣芭芭拉大学获得化学学士学位。
  • Ryan Adams,博士,是普林斯顿大学计算机科学教授,计算机科学系副主任。他的研究涉及机器学习、人工智能和计算统计,在科学和工程领域有着广泛应用。Ryan在剑桥大学在David MacKay指导下获得物理学博士学位,是盖茨剑桥学者和圣约翰学院的成员。在获得博士学位后,Ryan在加拿大高等研究所多伦多大学作为初级研究员工作两年。他曾担任哈佛大学工程与应用科学学院助理教授。2015年,Ryan将他与人共同创办的公司Whetlab卖给了Twitter,之后在Twitter和谷歌工作了三年,最终在2018年加入普林斯顿大学教职。Ryan是普林斯顿加速发明计划的联合主任,并是应用与计算数学项目以及统计与机器学习中心的附属教师。


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Osmo宣布成立科学顾问委员会

数字嗅觉公司Osmo今天宣布成立科学顾问委员会(SAB),由合成化学、分析化学、人工智能和传感技术领域的领先专家组成,以推动公司在气味检测、数字化和创造方面的嗅觉创新。图片{ width=60% }


SAB汇集了人工智能、机器学习、化学、嗅觉神经科学、量子计算和先进传感技术领域的杰出领导者,每位专家都具有深厚的专业知识和在药物发现、生物智能和化学分析领域的创新记录。
Osmo首席执行官Alex Wiltschko表示:“Osmo开创性的气味数字化使命需要最杰出的头脑跨越多个学科领域协同工作。我们很自豪能与各自领域最顶尖的专家合作。”他还表示:“想象一下在20世纪70年代尝试数字化视觉,你将不得不涉足半打学科领域,这正是我们在Osmo所做的。”
Osmo的SAB将为公司快速发展的嗅觉技术及其扩展应用提供指导。这一宝贵资源将支持Osmo在健康和福祉(更早检测疾病,更快跟踪疫情,驱赶携病毒昆虫)、安全(在边境检测芬太尼和在机场检测安全威胁)以及室内空气污染和多媒体体验等领域的战略增长。
Alex Wiltschko还表示:“我们面临着巨大的挑战和机遇,我想不出比这个集团更适合塑造我们的科学愿景的人。”
Osmo新成立的SAB包括以下七位创始成员:

  • Alán Aspuru-Guzik,博士,是多伦多大学化学与计算机科学教授,同时也是理论化学的加拿大150周年研究主席和Vector研究所的加拿大CIFAR人工智能主席。Alán还担任加拿大CIFAR Lebovic Fellow,共同主持《加速脱碳》计划。Alán还担任谷歌量子计算工业研究主席。Alán是加速联盟的负责人,这是一个总部位于多伦多的战略性倡议,旨在围绕与未来实验室相关的前竞争研究主题聚集来自工业、政府和学术界的研究人员。Alán在量子信息、机器学习和化学领域的界面进行研究。他是量子计算机和量子模拟器算法和实验实现的先驱者,致力于用于自动学习分子属性的分子表示和生成模型。目前,Alán对于自动化和“自主”化学实验室加速科学发现很感兴趣。Alán被《Maclean’s》杂志评为2024年AI类别最具影响力的100名加拿大人之一。
  • Brian Boso,博士,曾任Smiths Detection的首席技术官和首席科学家,领导负责所有威胁检测和安全筛查产品研发的国际技术团队。Brian于2003年8月加入Smiths Detection,此前曾担任科学亚特兰大公司的VP,领导有线电视分销设备的研发。在SA之前,Brian担任Tektronix公司的技术副总裁,负责电子和光学测试和测量产品的开发。在职业生涯中,Brian担任过C级管理、技术/研发管理、基础/应用研究、产品/流程开发、营销/销售管理和制造方面的职务。Brian获得了俄亥俄州立大学的学士学位,毕业于伊利诺伊大学并获得物理学硕士和博士学位。在加入宾夕法尼亚州立大学进行博士后研究之前,他还在宾夕法尼亚州立大学从事过博士后研究。他的工作曾多次获得专利,发表了多篇科学和技术论文。
  • Christopher D Brown,博士,是一位资深技术执行官,拥有20多年成功领导医学、生命科学、法医和消费市场领域突破性化学/生物化学传感技术研发经验。在他的领导下,团队在微型化和化学分析中的机器学习方法应用方面取得了多项行业首创成果。Brown博士曾获得多项行业和技术奖项,并在分析传感、仪器仪表和统计/机器学习领域发表了200多项专利、论文和会议报告。他目前是908 Devices的联合创始人兼首席产品官。在创立908 Devices之前,他是苹果公司加利福尼亚州健康传感平台架构师,并在加利福尼亚州一家其他行业领先公司担任领导职位。
  • Joel Mainland,博士,是嗅觉神经科学家,也是蒙内尔化学感官中心的成员。他运用分子生物学、遗传学、神经科学和机器学习方法研究人类如何感知气味。他开发了用于在基于细胞的测定中筛选嗅觉受体以识别配体的方法,利用人类遗传变异研究嗅觉受体在气味感知中的作用,并开发了从分子结构预测气味感知的模型。
  • John Patrick Cunningham,博士,是机器学习研究人员,主要应用人工智能工具来理解生物智能等复杂过程在科学和工业中的应用。他是哥伦比亚大学统计学教授,是Zuckerman Mind Brain Behavior研究所和理论神经科学中心的研究员。他曾在达特茅斯学位学院获得学士学位,斯坦福大学获得硕士和博士学位,在剑桥大学进行过研究。他曾与多家领先公司合作并提供建议。
  • Pat Walters,博士,是马萨诸塞州剑桥市Relay Therapeutics公司的首席数据官。加入Relay之前,他在Vertex Pharmaceuticals公司工作了20多年,担任建模和信息学的全球负责人。Pat于2023年获得了美国化学学会颁发的Herman Skolnik化学信息科学奖。他是《化学信息与建模》和《生命科学中的人工智能》期刊的编辑顾问委员会成员,之前还曾担任《药物化学杂志》的类似职位。Pat是2019年出版的《生命科学中的深度学习》一书的合著者,该书由O’Reilly和Associates出版。他在亚利桑那大学获得了有机化学博士学位,研究人工智能在构象分析中的应用。在获得博士学位之前,Pat曾在Varian Instruments公司担任化学家和软件开发人员。他在加利福尼亚大学圣塔芭芭拉分校获得了化学学士学位。
  • Ryan Adams,博士,是普林斯顿大学计算机科学教授,计算机科学系副主任。他的研究涉及机器学习、人工智能和计算统计学,在科学和工程领域有应用。Ryan在剑桥大学David MacKay博士门下获得物理学博士学位,曾是Gates剑桥学者和圣约翰学院成员。在取得博士学位后,Ryan在加拿大高级研究所的多伦多大学担任两年的初级研究员。从2011年至2016年,他在哈佛大学工程与应用科学学院担任助理教授。2015年,Ryan将他共同创立的公司Whetlab出售给Twitter,他在Twitter和谷歌工作了三年后于2018年加入普林斯顿大学教职。Ryan是普林斯顿创新加速计划的共同主任,也是应用和计算数学项目以及统计和机器学习中心的附属教师。


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草莓难救被“月抛”的AI对话产品?

文章来源:AI鲸选社
原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/UH4jeCMXIUWyh1klXW-i4g

图片来源:由GPTNB生成

OpenAI揭开草莓模型神秘面纱,能不能算GPT-5,坊间争议声音很大。

这就是今日凌晨一点,OpenAI发布的两个模型:o1 mini,o1 preview


据官方消息,与GPT-4一样,OpenAI o1也以AI对话和API接口的形式呈现;而与GPT-4系列不同的是,o1可以解决比GPT时期的科学、编码和数学模型更难的问题。具体来看,之前的GPT模型旨在模仿其训练数据中的模式,而o1的训练旨在让其独立解决问题。

意味着o1模型可以像人一样,需要花更多的时间去思考问题,尝试不同的策略,…


此外,智谱清言于9月5日上线了“视频通话”功能,向着Her的目标又迈进了一步。然而,智谱的视觉能力不太完善,把图中的紫色看成粉色,绿色误认为灰色,堪称一位“色弱”的AI助手。不过,它的视频对话机器人非常活跃,善于引发话题,它会夸赞你的窗帘很有设计感,还会自己找话题,问你有没有什么拿手的菜。值得一提的是,智谱的生成速度比文心和豆包都稍快一些,交互体验还不错。

尽管现阶段语音、图像识别等技术正在快速发展,但真正流畅、自然的多模态AI对话体验仍然任重道远…

根据QuestMobile 权威数据显示,头部AIGC APP运营数据活跃率低,均在20%以下;忠诚度方面,3日留存均在50%以下;流失风险高,部分APP的卸载率在50%以上。

坐拥数亿注册用户但日活很低的AI对话类产品,新的草莓大模型能否拯救呢?

Image

根据《2024年中国移动互联网半年报告》,国内AIGC用户不稳定,AIGC行业人均使用时长同比下滑了23.5%。AI对话类APP功能虽多,却都是一些“花拳绣腿”,获客成果并不理想。

周鸿祎曾指出,通用大模型留存率低的原因主要在于承诺什么都能做的同时,却什么都做不精。也正是因为功能过多过于繁杂,AI对话类APP还没有找到那个让用户欲罢不能的killer feature。

互联网时代,使支付宝、微信、抖音、美团真正杀出重围的…

AI对话还在寻找自己的killer feature

现在的AI对话应用确实有不少花哨的功能。它可以回答我们日常所问,它可以帮我们写情书,甚至还能和它玩角色扮演……

但据《2024年中国移动互联网半年报告》,国内AIGC用户不稳定,AIGC行业人均使用时长同比下滑了23.5%。AI对话类APP功能虽多,却都是一些“花拳绣腿”,获客成果并不理想。

周鸿祎曾指出…

最后,从周鸿祎所表达的,AI对话的未来不在于创造一个通用的超级助手,而在于为每个特定的人类需求打造契合的AI解决方案。也许这才是AI对话类产品,自己被用户新鲜感过后月抛,这一难题的的核心解决办法。



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太能写了!体验完夸克CueMe智能助手,其他AI写作工具可以弃了

文章来源:智东西
原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/-LYKGOKiAsjWI1WSMht_yg

图片来源:由GPTNB生成

缺乏灵感、表达不清、深度不够?很多写作者缺少的是一个强大好用的AI写作助手。

9月12日,夸克的全新智能对话助手CueMe,正式亮相了。


据了解,夸克CueMe的一大特色是AI写作能力突出,不仅支持全体裁写作,并且不同体裁、不同篇幅都能生成高质量内容。这会是一个解放写作者的法宝吗?

怀着这样的好奇,智东西小编昨天一大早打开电脑访问了cueme.cn网站,把工作中可能涉及的写作任务,从采访提纲到深度报告,从口播文案到小红书种草文,通通交给CueMe试了一遍。第一感受是“太能写了”!

夸克CueMe网页版首页

不瞒大家说,小编近一年了试了很多个AI写作工具,接近“用麻了”的状态,但没有一款能满足我的所有需求,反倒“废话制造机”、“谣言怪”无数,很多工具都快被我弃了。

但夸克CueMe带来了全新的体验。通过两天的深度体验,我最大的感觉是它做到了功能完整和使用靠谱。具体来说,它有五个心动点吸引了我:体裁丰富、内容准确、文本流畅、字数可控和超长文本

当下,各大科技巨头和AI独角兽推出的大模型应用层出不穷,行业正从“卷模型”走向“卷体验”,也开始初步涌现出一些爆款应用。

长期以来,夸克App稳居苹果App Store免费应用前列,而全新的CueMe能否成为新爆款?我们来体验看一看。

01. CueMe五个心动点

据了解,夸克CueMe基于夸克大模型自主研发,可支持上千种不同体裁的写作需求,用户可选择生成符合其个性化需求的内容,支持生成最长2万字内容,具有内容结构合理…

02. “大模型+写作”

当下,每个人都可以成为自媒体。

在创作的过程中,人们得以满足自我表达、知识交流、群体认同、娱乐等各种需求。但写作仍是一件有门槛的事,不少人难以用准确、生动的语言表达想法,或写出的文章结构混乱,逻辑不清……

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实测 | GPT-o1:学会了思考,也学会了偷懒

文章来源:AI科技评论
原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/gZY1tLetXXvvzvW_NyZttw

我可能是全网第一个花钱向 GPT-o1 提问,人在深圳靠一条网线横跨太平洋到美国硅谷让 OpenAI 最强大模型 GPT-o1 模型思考 38 秒之后、宕机了半小时选择拒绝回答问题并收了我2.5块(一瓶肥宅快乐水)的韭菜……

OpenAI 今天凌晨突击更新 GPT-o1,早上起来全网都在开香槟,大意就是突破了LLM极限,新模型能力在生物、物理比肩甚至超越人类博士生。另一个特性就是 o1 模型会用更长的时间思考以此来尽可能完善的回答问题。


针对上面提到的两个特性,小编找了几个需要强综合逻辑思考能力并包含物理、生物、数学能力的题目来测试GPT-o1 的能力到底如何。以下是题目设置:

数学题测试
「人力显卡」所有人类都用笔算/心算产生的算力能否推翻英伟达的统治?
「钞票打印机」如果我的家用打印机能够打印美元,我能比马斯克有钱吗?

综合性物理题
「人力地震」地球上所有人在同一个地方同时起跳落地,地球会发生什么?
「机枪飞行背包」用向下射击的机枪能组装成一个飞行背包让人飞天吗?
「世界末日」如果地球和地上所有的东西都在一瞬间停止转动,但大气层还是保持原来的速度,会怎样?

生物题
「不孕不育会遗传不?」如果一个人体内所有的DNA在一瞬间消失了,会发生什么?
另外本文章分为:独立测试、横评对比存在的问题、值不值得氪金。小伙伴们可以按需快速前往相应版块。

1、数学题测试

问题1「人力显卡」
全球所有的人类放下手中工作然后参与到计算中能产生多少算力?这些计算能力和现代的计算机或智能手机相比谁更厉害呢?

这算是一道比较简单的数学和逻辑推理题,o1思考了11秒,得出的结论是全人类心算/笔算的算力总和约8 GFLOPS。

在咨询完爱搞机的小伙伴之后,80亿人类只是做心算/笔算的话那么产生8GFLOPS 的算力大概就是略高于苹果发布于 2010 年搭载 A4 芯片算力 6.8 GFLOPS 的 iphone4。

以GPT-3训练为例,它需要数千个GPU,持续数周,计算量达到 数百PFLOPS天(即每天数千万亿次浮点运算,持续数天。

老黄继续安心卖显卡吧~

问题2「钞票打印机」
如果我的家用打印机能够打印出纸币,这会对世界有多大影响?

隐藏测试点:
考察GPT-o1对家用打印机的打印速度有了解
家用打印机通常只能打印A4纸大小,一张A4纸的版面大概能同时打印4张百元美钞

这道题其实GPT-o1的回答还是挺厉害的。它识别到了打印能力被限制在家用打印机上,所以GPT-o1需要考虑一台家用打印机通常每分钟只能打印20~30张A4纸大小的打印纸…


继续阅读完整内容: 文章源链接



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草莓难救被“月抛”的AI对话产品?

文章来源:AI鲸选社
原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/UH4jeCMXIUWyh1klXW-i4g

图片来源:由GPTNB生成

OpenAI揭开草莓模型神秘面纱,能不能算GPT-5,坊间争议声音很大。

这就是今日凌晨一点,OpenAI发布的两个模型:o1 mini,o1 preview。


据官方消息,与GPT-4一样,OpenAI o1也以AI对话和API接口的形式呈现;而与GPT-4系列不同的是,o1可以解决比GPT时期的科学、编码和数学模型更难的问题。具体来看,之前的GPT模型旨在模仿其训练数据中的模式,而o1的训练旨在让其独立解决问题。

意味着o1模型可以像人一样,需要花更多的时间去思考问题,尝试不同的策略,甚至能意识到自己的错误。

听着很厉害对不对?但实际4O、O1等大模型“寄生”的AI对话类产品,他们的用户数并不高。

而据QuestionMobile,AIGC APP在工作日期间的活跃度高于双休日,推测现阶段AI与用户办公场景的适配性更强,AI主要围绕工作场景,为用户生成文本、图片等内容信息。

o1模型虽在物理、化学、生物、编程等领域表现得像博士生一样好,但对与编程能力来说,755万程序员占国内人口不足1%,可用武之地并不多,对C端大多数用户来说带来的效益并不高。



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“小丑AI视频”爆火出圈,AI生成角色动画公司Viggle AI,A轮获a16z领投1900万美元

“重新定义 AI 驱动的角色动画的可能性”

加拿大初创公司Viggle AI近期宣布已在A 轮融资中筹集了 1900 万美元 ,Andreessen Horowitz ( a16z ) 领投 ,其他投资者Two Small Fish也参与其中。

相关信息称,此轮融资使 Viggle 的总融资额超过 2700 万加元(2000 万美元)。


Viggle AI 由 华人创业者Hang Chu于 2022 年创立,致力于通过生成式AI改变角色动画。此轮融资将使 Viggle AI 能够继续扩大规模、加速产品开发、扩大团队并巩固其在可控视频生成和 AI 动画领域的位置。

因病毒视频迎来爆发式增长,Viggle AI 根据提示生成动画

新一轮融资正值该Viggle AI 爆炸式增长之际。

Viggle 于今年 3 月推出了一款应用程序,此后不久,其技术功能便迅速走红。

因为Joaquin Phoenix扮演的小丑取代说唱歌手 Lil Yachy在夏季Smash 音乐节上退场的视频开始在互联网上流传,Viggle AI 声名鹊起。

今年 4 月,社交媒体用户开始使用 Viggle 将其他名人和角色插入同一个视频中,这成为了一种流行的 meme 格式。

投资方Two Small Fish  将 Viggle 最近的增长形容为“令人震惊”。这家基金声称发现了 Viggle,并于 3 月份开始与这家初创公司洽谈,当时该公司拥有数千名用户。

Viggle 由 Hang Chu于2022年创办,并担任首席执行官。他在科技和娱乐领域的经验为 Viggle 的早期成功、战略方向和利用 AI 制作动画内容的愿景做出了贡献。

在加入Viggle之前,Chu曾在AutoDesk、Facebook 和 NVIDIA 任职。

Viggle AI成立的初衷是简化动画流程,让用户使用简单的文本转视频或图像转视频提示即可创建逼真的动画。

自上半年视频出圈开始,从专业动画师、主要流媒体和制作工作室到内容创作者、模仿者和业余爱好者,该平台吸引了数百万用户的关注。Viggle AI 在Discord上建立的社区,迄今为止已有超过 400 万名成员。

Viggle 现有的软件既可以免费使用,也可以以每月 9.99 美元的价格购买带有附加功能的 Pro会员,该软件可满足各种用户的需求,帮助内容创建者和日常用户根据提示快速生成动画角色视频,并简化专业动画工程师、游戏设计师和视觉效果艺术家的构思和前期制作流程。

Viggle 目前主要有两类用户:对于普通用户来说,Viggle 可以使用简单的提示生成高质量的动画,在几分钟内制作出引人入胜的动画角色视频;对于专业动画工程师、游戏设计师和视觉特效艺术家来说,Viggle AI 简化了构思和前期制作流程,使他们能够专注于自己的创意愿景,并最终缩短制作时间。

为了支持后者,Viggle 最近推出了Viggle Creator 计划,该计划的会员可获得 Viggle Pro 订阅、额外的 1,000 个积分(相当于 250 分钟的视频)、新功能的早期使用权,以及通过独家社区渠道与其他创作者建立联系的机会。该计划旨在支持新兴人才和成熟的专业人士突破 AI 动画的界限。

Chu 表示,Viggle 正在与电影和视频游戏工作室商谈授权该技术,但他也看到独立动画师和内容创作者正在采用该技术。

核心技术:

“理解物理世界”的3D 视频基础模型 JST-1

Viggle 的与众不同之处在于其专有的 JST-1 技术,这是一种视频 3D 基础模型,结合了物理知识,支持创建更逼真的角色动作和表情。Viggle 用户可以使用文本和现有照片或视频指定角色和动作类型,在人工智能的帮助下,Viggle 将根据这些请求生成动画视频。

谈到Viggle 与其他 AI 视频模型之间的主要区别,Viggle 首席执行官 Hang Chu 表示,Viggle 允许用户指定他们希望角色采取的动作。其他 AI 视频模型通常会创建不切实际的角色动作,这些动作不符合物理定律,但 Chu 声称 Viggle 的模型有所不同。

“我们本质上是在构建一种新型的图形引擎,”Chu 在接受采访时表示,“该模型本身与现有的视频生成器有很大不同,现有的视频生成器主要基于像素,并不真正了解物理结构和属性。我们的模型旨在理解这些,这就是为什么它在可控性和生成效率方面要好得多。”

例如,要制作小丑扮演 Lil Yachty 的视频,只需上传原始视频(Lil Yachty 在舞台上跳舞)和角色(小丑)做出该动作的图像。或者,用户可以上传角色图像以及文字提示,并附上如何制作动画的说明。作为第三种选择,Viggle 允许用户仅使用文字提示从头开始创建动画角色。

Chu 将这家初创公司现有的产品比作一个原型。“这是一个概念证明,证明它可以发挥作用,”他并补充说,这家初创公司正在训练更强大的模型来应对更复杂的请求,并提高其生成的视频质量,目前视频质量有限,人物动作不稳定,面部表情一成不变。

当被问及他是否认为 Viggle 的技术会取代或支持人类的工作时,Chu 声称:“我们试图做的是赋予创作者权力并增强创作者的能力,而不是取代创造力。”他坚称,这家初创公司的重点是向用户提供工具来简化动画视频创作过程,而不是完全实现自动化。

创投观点

Viggle AI 首席执行官兼联合创始人 Hang Chu 表示,“ a16z 和 Two Small Fish的投资不仅肯定了我们的愿景,还使我们能够重新定义 AI 驱动的角色动画的可能性。随着越来越多的人寻求整合 AI 以实现更愉快、更易于访问的创作过程,Viggle 通过结合构建和扩展 AI 的最佳方法来帮助无缝满足消费者需求。我们期待将我们的技术覆盖范围扩大到更广泛的受众,并扩大每个人的创造力边界。”

Andreessen Horowitz 今年早些时候表示,已投入约 22.5 亿美元用于 AI 基础设施和应用投资。Andreessen Horowitz 合伙人 Justine Moore 谈到这笔最新投资时表示:“Viggle AI 正在推动内容创作者在角色和场景一致性创作方面发生重大转变。Viggle 的早期发展势头和已经实现的用户群给我们留下了深刻的印象,我们迫不及待地想看看他们的持续创新将带我们走向何方。”

Two Small Fish 运营合伙人、加拿大人工智能故事讲述公司 Wattpad 联合创始人兼前首席执行官 Allen Lau 补充道:“Viggle 代表着内容的未来,它将像 Wattpad 一样颠覆娱乐行业。作为顾问,我将根据自己从头开始构建全球娱乐平台的实际经验提供指导。我很高兴能与 Viggle 一起进一步颠覆娱乐行业,并改变生成式人工智能时代内容的创作和混编方式。”

值得注意的是,这家风险投资公司是由夫妻档Allen Lau和Eva Lau 创建,他们曾是总部位于多伦多的社交故事讲述平台 Wattpad 的领导者,该平台于2021年被韩国Naver以超过7.54 亿加元的价格收购。(相关链接:全球市场|韩国Never6亿美元收购Wattpad,整合网漫网文打造全球IP聚合平台)

Two Small Fish 专注于早期深度科技初创公司,两个月前宣布其第三支4100 万加元基金最终募集完毕。该投资组合还包括多伦多另一家人工智能初创公司 Ideogram,这是 Midjourney 的竞争对手。

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相柳AI热度破亿,长视频平台押宝用户端AIGC

文章来源:娱乐资本论
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最近小娱跟剧集AI对话玩得不亦乐乎,在小红书搜“相柳AI”出现6000+帖子,“论AI相柳的100个玩法”“教你如何攻克相柳AI”都有上千的点赞和讨论量,热度一直延续至《长相思2》完结近两个月之后。

**长视频平台在AI领域的布局已久,但联合剧综推出AI角色对话功能还不到半年。


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腾讯元宝连续开发了《庆余年2》《长相思2》的AI角色对话功能,由于《长相思2》AI对话热度极高,甚至进行了一轮紧急扩容,其中相柳、防风邶两个角色AI对话热度都已破亿。爱奇艺桃豆产品团队通过用户调研,开发出角色对话、小剧场、海龟汤等不同功能,提升用户追剧的沉浸式体验。

如今,AI角色也从延迟“售后”环节走向同步更新,甚至前置预热,腾讯元宝开发的《长相思2》AI角色对话页面在剧集开播同期上线。《四方馆》AI角色先导版在开播前一周就在爱奇艺APP上线,提前预热,《十天后回到现实》的小十也在综艺上线前就向大家介绍内容。

这些剧综AI对话功能其实类似于去年就火起来的Character.AI等聊天产品,为用户提供情感陪伴。不同的是,剧集的内容丰富度为不同角色提供了个性化的人设背景,也是当下长视频平台尝试运用AIGC进行剧综营销、用户运营的一个很好的结合点:用户与AI角色的持续对话,有助于维系内容IP的长久影响力与生命力。

比起制作端应用AI的“重工业”与高门槛,长视频平台在用户端的AI应用显然更为轻量、低门槛与短链路,用户的反馈和相应更新调整可以更为及时,为长视频平台提高日活和用户粘性提供了更多可能,或是长视频下一个必争之地。

大模型+大IP,角色AI成新“标配”
5月底腾讯元宝上线,很快就推出了《庆余年2》AI角色对话功能,彼时《庆余年2》已接近完更新完结。元宝团队告诉娱乐资本论,《庆余年2》的AI对话项目从零到一搭建起基础架构,耗时较长,而《长相思2》项目的开发周期仅一周多,与剧集开播实现同步。

除了角色对话,腾讯元宝还开发了剧情互动、角色COS等功能。在剧情互动中,用户可以进入一段剧集高光剧情,扮演主角与剧中角色对话,达成任务目标,比如扮演防风邶抢婚,劝说小夭跟他走,但最终结局仍会遵从剧情的真实发展。

《长相思2》上线期间,腾讯智影团队也开发了AIGC新玩法,包括恋爱测试、热梗表情DIY、名场面PK榜、驻颜花小剧场、互动大结局五种功能。腾讯智影本身是一款在线智能视频创作平台,AIGC玩法基于已有视频生成技术,例如用户进入互动大结局可以自己描述一段主题,点击生成AI版动画大结局,并伴有旁白配音。

从社交平台用户讨论热度来看,AI角色对话仍是用户使用最多的功能。
7月10日,腾讯元宝团队紧急进行了扩容,将对话上限提升至原来的10倍以上,以进一步优化用户体验。7月12日,《长相思2》开播第四日,AI相柳和AI防风邶的总热度突破2000万,之后热度不断攀升,7月24日总热度破亿。越来越多的剧粉、演员粉下载元宝APP与剧中角色对话。截至发稿,檀健次长相思AI角色总热度已突破3.5亿。

腾讯元宝团队告诉娱乐资本论,基于腾讯自研混元大模型的能力,团队训练了专门的角色模型。该模型通过学习台本对话、剧情摘要和知识图谱等各类型数据,更深入地理解角色的核心特质,而不仅仅是模仿表面的说话风格,从而帮助用户通过不同方式挖掘角色内心世界。同时,基于多轮对话能力,实现了持续、实时、个性化对话,并采用音色克隆的技术,高度还原角色原声。

在开发过程中,元宝团队发现,“团队成员对IP的理解非常重要,通过深入地理解IP,才有机会更好地定义出AI与IP结合的方式。”因此,《长相思2》的AI角色对话在算法策略、训练数据、人物定义和评测标准等方面均有所改进,比如对AI角色进行测试的核心标准是“最大程度保持角色AI的个性和人设,兼具有趣”,但不会对对话效果做过多的干涉。

“一开始提出‘大IP+大模型’更多是希望将AI的能力,与腾讯的产品及生态做深度的结合,为大家提供更好的服务。”元宝团队透露,内部协同合作的过程中,腾讯视频主要在剧相关的IP、语料及角色相似度上把关,腾讯元宝及腾讯混元大模型负责提供技术支持,后续两个团队也将基于影视剧综等IP内容,在AI角色打造等方面进一步紧密合作。

7月初,爱奇艺与微博联合上线热门剧综AI角色号,用户可以在爱奇艺和微博双端与剧综热门角色进行互动。在爱奇艺app内,用户可以通过搜索“桃豆”或点击发现页的“桃豆”进入互动页面,如今该页面已有近50部剧集的角色AI,不仅有当下热播剧集,也有爱奇艺平台之前的高热经典剧集如《苍兰诀》《我的阿勒泰》等。

为了提升AI角色陪伴的沉浸感,角色AI对话会基于剧情推进和用户反馈进行同步更新,提供实时的追剧体验。

比如《四方馆》播到第三集之前,用户询问元莫曹霍发狂的原因,元莫会表示自己也不知道。但剧情进行过半,曹霍案和龙卑那被杀案的谜底揭开,元莫开始探查红莲阁时,AI元莫的回答也会随之发生变化。

左滑看剧情过半后的回答

腾讯元宝也在《长相思2》热播期根据用户反馈新上线了“毛球”角色AI。基于腾讯元宝和一站式智能体创作与分发平台腾讯元器的能力,不少用户也会利用智能体自己开发细分的角色AI,“我与毛球救相柳”、“相柳·深情版”等,提供更加个性化的体验。

目前,优酷的“AI搜片”界面也上线了“群聊”功能,用户可以进入《少年歌行》的角色群,与萧瑟、无心、雷无桀等六位主角进行对话,也可以与角色一起演绎小剧场。

在剧综热播期上线“角色AI”似乎成了长视频平台的新“标配”,用户在平台追剧,同时与剧中人物对话,有了更沉浸式的追剧体验。

从制作端到用户端,AIGC应用走向短链路?
去年下半年开始,长视频平台已经在逐渐探索用户端和营销端的AIGC应用,比如“AI搜片”功能就在优化用户的搜索体验。

爱奇艺的“AI搜片”功能可以通过搜索角色名直达角色高光时刻或搜索剧情直达剧集片段。

优酷的“AI搜片”在搜索框旁边,点击进入后与数字人厘里对话,可以按影视类型、生活场景等推荐适合的片单,也可以通过模糊问题(比如具体台词)精准定位剧集,或是直接询问其有关剧集内容的详细问题。

“AI搜片”满足的是用户在观看前的搜索体验,为用户推荐更个性化的片单。而AI角色对话则是满足用户的情感需求,优化观剧中和观剧后的体验。

据娱乐资本论了解,目前长视频平台用户对AI角色有以下几类需求:
一类是希望和角色进行基于剧情世界观的交流,比如询问角色对于剧中其他角色的情感态度,和反派角色激辩吵架;一类是希望和角色进行“跨次元”的交流,比如对喜爱的角色表达爱意和祝福,倾诉日常烦恼,获取情绪价值。这两类需求,主要由角色对话功能满足,用户在剧集断更期或者完播后,会依然感觉到角色的陪伴,获得安心感。

第三类需求更像是互动小说,年轻用户希望和喜爱的角色展开一段特定的剧情,有1V1恋爱的剧情,也有和剧中“小队”共赴冒险的剧情,目前可以由小剧场功能来满足,比起和角色随心所欲的聊天,小剧场提供的是更为集中、激烈的经典情绪体验。

最后一类,在消费过一些悬疑推理剧目后,用户希望自己也能参与到推理的过程中。比如爱奇艺桃豆页面就有海龟汤,用户通过和系统的交互,逐步发现隐藏在背后的真相,目前《唐朝诡事录》《莲花楼》《猎罪图鉴》的海龟汤分别提供了在唐朝志怪、架空(类宋)武侠和现代世界观下的不同谜题和探案体验。

在剧集内容上线后的各阶段,AI角色互动都可以帮助加深内容与观众的情感连接:对在播剧集来说,可互动、善解人意的角色加深了用户追剧的沉浸感。目前的角色聊天也通过千人千面的互动方式,赋予了用户“独占”角色的幸福

完播剧也可以通过桃豆来实现与观众持续的互动,延长IP的生命力。比如桃豆的人气角色榜单上,位居前列的角色不局限于在播剧集,也有来自《云之羽》《莲花楼》等完播剧集的角色。

演员新作热播时,其过往作品的AI角色人气也会受带动随之提升。比如《四方馆》热播期间,主角檀健次在《猎罪图鉴》中饰演的“沈翊”就新进入了人气榜单TOP5。8月7日《苍兰诀》开播两周年之际,男主角“东方青苍”的人气值也在当日登顶,优质IP与AI 角色互动共同形成了长尾效应

娱乐资本论发现,长视频平台开发AI角色时更注重“贴脸”,基于剧情本身出发,角色在设定好的“世界观”下进行对话,优化用户的追剧体验,让用户与角色IP进行一对一的情感交流,共创开发专属番外,延续IP的生命力

从社交平台上的用户晒出的对话截图和反馈来看,用户会对比角色AI是否拥有更像真人的声音,以及是否能按照用户意愿,生成合乎心意的答案,比如攻略冷面相柳,让其爱上自己(而非女主小夭)。比起角色ooc(不符合个性

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太能写了!体验完夸克CueMe智能助手,其他AI写作工具可以弃了

文章来源:智东西
原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/-LYKGOKiAsjWI1WSMht_yg

缺乏灵感、表达不清、深度不够?很多写作者缺少的是一个强大好用的AI写作助手。
9月12日,夸克的全新智能对话助手CueMe,正式亮相了。


据了解,夸克CueMe的一大特色是AI写作能力突出,不仅支持全体裁写作,并且不同体裁、不同篇幅都能生成高质量内容。这会是一个解放写作者的法宝吗?
怀着这样的好奇,智东西小编昨天一大早打开电脑访问了cueme.cn网站,把工作中可能涉及的写作任务,从采访提纲到深度报告,从口播文案到小红书种草文,通通交给CueMe试了一遍。第一感受是“太能写了”!
夸克CueMe网页版首页
不瞒大家说,小编近一年了试了很多个AI写作工具,接近“用麻了”的状态,但没有一款能满足我的所有需求,反倒“废话制造机”、“谣言怪”无数,很多工具都快被我弃了。
但夸克CueMe带来了全新的体验。通过两天的深度体验,我最大的感觉是它做到了功能完整和使用靠谱。具体来说,它有五个心动点吸引了我:体裁丰富、内容准确、文本流畅、字数可控和超长文本
当下,各大科技巨头和AI独角兽推出的大模型应用层出不穷,行业正从“卷模型”走向“卷体验”,也开始初步涌现出一些爆款应用。
长期以来,夸克App稳居苹果App Store免费应用前列,而全新的CueMe能否成为新爆款?我们来体验看一看.

01. CueMe五个心动点

其他AI写作工具快被我弃了

据了解,夸克CueMe基于夸克大模型自主研发,可支持上千种不同体裁的写作需求,用户可选择生成符合其个性化需求的内容,支持生成最长2万字内容,具有内容结构合理、逻辑清晰等特点。
大致了解了夸克CueMe的产品定位,我们把重头戏放到上手体验上。
以CueMe网页版为例,小编试用后发现,CueMe至少拥有体裁丰富、内容准确、文本流畅、字数可控、超长文本五个打动我的心动点。

1. 第一题:从通知、报告到微小说,多体裁挑战

夸克CueMe能胜任各种体裁,大多数内容所得即可用。
由于测试这题的时候正值中秋节放假前,于是我请夸克CueMe帮我写了一则放假通知。提示词:写一个今年中秋节的放假通知,写清楚放假时间,放上简单祝福语。CueMe准确给出了放假时间这一最核心信息,措辞也很得体.

图1

2. 第二题:从新闻写作到政策总结,准确度挑战

在准确度方面,夸克CueMe也达到了新闻记者认可程度。

3. 第三题:从改病句到润色语句,语文能力挑战

难倒很多新作者的语病和文采问题,夸克CueMe都能轻松胜任.

4. 第四题:从新闻梗概到信息扩写,字数遵循挑战

在此前体验一些AI写作工具的过程中,最差的体验之一就是“字数失控”,夸克CueMe明显避免了这一痛点.

5. 第五题:从提纲到深度论文,长文本挑战

夸克CueMe还支持生成最长2万字的内容,实际表现确实出色.

02. “大模型+写作”

夸克不是简单做加法
当下,每个人都可以成为自媒体.

03. 结语:AI新神器简化创作

人人自媒体时代加速到来.



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