警方利用公众对Meta等大型科技公司的数据收集和监视行为存在的“非常合理的不满”作为借口来削弱用户隐私，加密通讯应用Signal的总裁梅雷迪思·惠特克（Meredith Whittaker）表示。

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惠特克告诉《卫报澳大利亚版》称，过去十年来，政客们一直在对Facebook等公司进行抨击，这已经成为了“一种政治后果很少的轻松胜利”。虽然公众对“大规模监视科技商业模式”存在合理的反弹，但政策回应却具有“非常不幸的形式”。

“与其解决这些伤害的根源，即平台垄断的集中权力，以及这种商业模式的引擎——大规模监控，大量收集个人数据，利用这些数据来定位广告、训练AI模型、操纵和影响人们花更多时间在平台和服务上以点击广告……我们几乎看到努力将这种监控和监视扩展，并将其中一部分交给政府，”她说。

“几乎可以说，一个非常合理的不满已被转化为一种借口，以实现执法部门一直想要的东西，同时忽视了问题的核心，并在某种程度上甚至加剧了它。”

自2018年推出以来，Signal一直被视为最知名的专用加密通讯服务。2022年起，当时像澳大利亚、英国和美国等国家都在反对科技公司加密用户的私人通讯时，惠特克担任总裁。加密通讯不仅使公司本身无法看到内容，还使执法部门无法查看。

特别是近年来，Meta特别因使其消息服务实现端到端加密而受到立法者的严厉批评。在澳大利亚，尽管自2018年以来法律几乎未使用过破解加密的法案，但执法部门正要求科技公司采取更多行动。提议的在线安全标准要求公司尽其“技术上可行”的能力来检测在加密消息服务中共享的儿童色情资料。

惠特克否认这是立法者和科技公司之间的辩论。对于Signal来说，这是一种生存方式。

她说：“我们一直在努力澄清正在提出的建议的技术现实和利害关系，这些建议是在‘对大规模监控提出建议之前化妆，声称它实际上并未削弱隐私’。”

她表示现在实现被要求的内容没有办法同时保护用户隐私。“我们正在谈论的是一种自相矛盾的悖论。无法私下进行大规模监控，完全不可能。”

在下周墨尔本惠勒中心的讲座之前，惠特克与澳大利亚电子安全专员办公室会面，就Signal对提案的立场进行沟通。

她表示，Signal为“揭开辩论的泥潭”提供了其技术专长，并指出其他组织对此进行了大量游说。

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虽然有人可能认为Snapchat正在衰落，但该应用程序仍然吸引着大量活跃用户。{ width=50% }

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Snap的首席执行官埃文·斯皮格尔承认过去在机器学习利用方面存在不足，并宣布了一项新的果断战略，将人工智能和机器学习技术整合到其服务中，这标志着其长期关注广告方法的重大转变。
在接受彭博社(Bloomberg)采访时，斯皮格尔强调了提高机器学习能力的必要性，以达到尖端水平。他表示：“我们需要在这方面取得进步，并召集一些我们最资深的机器学习人员来讨论我们如何才能达到最先进的水平，真正进行投资。”
随后，Snap推出了其最新的生成式人工智能技术，允许手机摄像头在录制视频和拍照时创建更逼真的镜头——该应用程序上让您变成狗或眼睛变成巨大虫子的功能。Snapchat希望这一变化将有助于更有效地与其他社交媒体平台竞争。
Snap一直是增强现实（AR）技术的先驱，该技术将数字效果叠加到现实世界的图像或视频中。尽管Snap仍然在像Meta这样的更大竞争对手的阴影下运作，但公司正在对更复杂、更有趣的AR镜头进行重大押注。他们希望这些镜头将吸引新用户和广告客户到Snapchat平台。
该公司还宣布，AR开发人员现在可以创建基于人工智能的镜头，Snapchat用户将能够广泛使用这些镜头内容。此外，Snap宣布了其开发者计划的新版本：Lens Studio。这款软件的升级版于去年下半年首次推出，最初允许创作者为Snapchat构建自己的AR体验。现在，它扩展到了网站和其他应用程序。
凭借改进后的Lens Studio，Snap的首席技术官鲍比·墨菲(Bobby Murphy)表示，创建AR效果所需的时间将大幅缩短，从几周缩短到几分钟或几小时，并且还将促进更复杂作品的开发。墨菲在接受路透社采访时解释说：“对我们来说有趣的是，这些工具在人们可以工作的创意空间上有着极大的扩展，但他们也容易使用，因此新手可以非常快速地构建出独特的东西。”
新的Lens Studio包括一套生成式人工智能工具，比如一个可以在开发人员需要帮忙时回答问题的人工智能助手。另一个工具允许艺术家键入提示，自动生成一个三维图像，他们可以用于其AR镜头，无需从头开始开发三维模型。
早期的AR技术只能让用户执行简单的任务，比如在视频中给人戴上一顶帽子。然而，根据墨菲的说法，Snap的改进将使人们很难分辨出数字帽子是否真的被戴在头上，帽子随着人体动作无缝移动，帽子上的光线与视频完美匹配。
Snap还计划最终创建从头到脚的全套AR镜头——不仅仅限于面部。“为个人打造新衣橱现在真的很难做到，”墨菲说。通过其生成式人工智能能力，Snap将为Snapchat提供先进的AR体验，以区别于同行，并吸引新用户，尽管相对于Meta这样的巨头，它可能难以增加用户规模。

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Meta 公布了五款重要的新 AI 模型和研究成果，包括支持文本和图像的多模态系统、下一代语言模型、音乐生成、AI 语音检测以及改善 AI 系统多样性的努力。{ width=50% }

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这些发布来自 Meta 的基础 AI 研究（FAIR）团队，该团队已经在推动 AI 技术通过开放研究和合作方面投入了十多年的时间。随着 AI 技术的快速创新，Meta 认为与全球社区合作至关重要。
Meta 表示：“通过公开分享这些研究成果，我们希望激发创新，并最终帮助以负责任的方式推动 AI 技术的发展。”
Chameleon：多模态文本和图像处理
其中一项发布的关键内容是 Meta 的“Chameleon” 模型的组成部分，采用研究许可证。Chameleon 是一系列多模态模型，可以同时理解和生成文本和图像，与大多数仅支持单模态的大型语言模型不同。
Meta 解释道：“正如人类可以同时处理文字和图像一样，Chameleon 能够同时处理并传递图像和文本。Chameleon 可以接受任意组合的文本和图像作为输入，并输出任意组合的文本和图像。”
潜在的用例几乎是无限的，从生成创意标题到通过文本和图像触发新场景。
多标记预测以加速语言模型训练
Meta 还发布了具有“多标记预测”的代码完成预训练模型，采用非商业研究许可证。传统语言模型训练效率低下，只能预测下一个词。多标记模型可以同时预测多个未来词，以加快训练速度。
Meta 表示：“虽然 [预测下一个词] 的方法简单且可扩展，但也低效。相比之下，它需要比儿童学习同样语言流利度所需的文本多几个数量级。”
JASCO：增强文本到音乐生成模型
在创造性方面，Meta 的 JASCO 允许从文本生成音乐片段，同时通过接受和处理和弦和节拍等输入，提供更多控制。
Meta 解释道：“虽然现有的文本到音乐生成模型，如 MusicGen，主要依赖文本输入进行音乐生成，但我们的新模型 JASCO 能够接受各种输入，如和弦或节拍，以提高对生成音乐输出的控制。”
AudioSeal：检测 AI 生成的语音
Meta 声称 AudioSeal 是首个旨在检测 AI 生成语音的音频水印系统。它可以在大型音频片段中比以往的方法快达 485 倍，准确定位由 AI 生成的特定片段。
Meta 表示：“AudioSeal 是在商业许可证下发布的。这仅是我们分享的多项负责任研究中的一个。我们希望以此帮助防止生成式 AI 工具的滥用。”
改善文本到图像的多样性
另一个重要的发布旨在改善文本到图像模型的多样性，因为这些模型通常会存在地理和文化偏见。
Meta 开发了自动指标来评估潜在的地理差异，并进行了一个超过 65000 个注释的大型研究，以了解全球人们如何看待地理表示。
Meta 表示：“这将使 AI 生成的图像更多样化、更好地代表不同文化。”相关代码和注释已发布，以帮助改进生成模型的多样性。
通过公开分享这些开创性的模型，Meta 希望促进合作，并推动 AI 社区内的创新。
(照片由 Dima Solomin 拍摄)
另请参阅：NVIDIA 展示最新的视觉 AI 进展

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Apple最新推出的Beats品牌耳塞提供了其受欢迎的Studio Buds耳塞的音质、合适度和对安卓的支持，但是体积更小，价格更便宜，续航时间更长。

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《卫报》的新闻报道具有独立性。如果通过加盟链接购买任何商品，我们将获得佣金。了解更多信息。Solo Buds延续了去年Buds+的风格，可以完全与苹果的各种设备和谷歌的安卓设备进行集成，充分利用了两个平台的优势。但是Beats在一些地方削减了一些功能，以将价格降至80英镑（90欧元/80美元/A$130），这是该品牌其他真无线耳塞价格的一半。它们看起来与Studio Buds和Buds+非常相似，保持了紧凑的胶囊形状，但在触碰耳朵较少的形状上进行了一些优化，使得佩戴更舒适。它们轻巧，佩戴非常合适，附带四种尺寸的耳塞。

耳塞顶部略微突出，使它们易于抓握。照片：塞缪尔·吉布斯/卫报隐藏在“b”标志上方的一个按钮可以处理播放控制、访问手机的语音助手或调整音量。然而，与AirPods不同，当你取下耳机时，它们不会暂停音乐。与大多数耳塞不同，Solo Buds的耳塞内部没有电池，可以在不使用时从中充电。相反，每只耳塞都配备了一块容量强劲的电池，可以在充满电后播放长达18小时。

外壳仍然可以通过连接USB-C电缆来充电耳塞，但由于没有内置电池，外壳体积减小40％，重量减轻55％ - 使其更易于放入口袋。在充电或置于配对模式时，耳塞会播放一段旋律，而不是在外壳上有指示灯。规格连接：蓝牙5.3，SBC，AAC电池寿命：18小时防水等级：无驱动器：8.2mm

耳塞重量：每只5.7g耳塞尺寸：16.7 x 18.5 x 18.9mm外壳重量：22g外壳尺寸：34.7 x 66.1 x 23.7mm充电：USB-C在不到80分钟的时间内，通过USB-C对耳塞进行充满电。

与最近的Studio Buds+和Solo 4一样，Beats的一个巨大优势是它们与安卓和iOS的广泛互操作性。它们与iPhone的集成程度要高于竞争对手，通过快捷设置访问控件，只需一次即可进行快速配对，即可在iPhone、iPad、Mac等其他苹果产品上使用。您还可以选择音频共享，使用一个设备与两副耳机。对于安卓或谷歌设备，它们支持许多相同的功能，包括快速配对、同步和在谷歌设备之间切换，以及与兼容的Pixel设备一起使用的空间音频。Beats安卓应用程序提供控件、电池小部件、设置和其他功能。耳塞还可以集成到苹果和谷歌的查找系统中，因此无论平台如何，您都可以在丢失时定位它们。

声音不错，但没有降噪。照片：塞缪尔·吉布斯/卫报为达到更便宜的价格，其中一个被消减的重大功能是降噪，因此Solo Buds完全依赖硅胶耳塞来隔绝外界声音。播放音乐时，它们做得相当不错，但无法像Buds+那样消除通勤时的低沉噪音。

然而，它们具有与Beats更昂贵耳塞相同的驱动器，因此在音质方面性价比很高。它们产生出色、易于聆听的声音，低音与高音和高音平衡得很好。耳塞在各种流派的音乐中听起来很好，从不显得尖锐或金属质。它们在音调分离方面表现出色，但在某些地方缺少一些细节，因此不会给顶级产品带来麻烦。换句话说，耳塞没有可用的均衡器或其他调整，也缺乏公司更高价耳塞的空间音频技术，这使得在苹果设备上观看电影和电视节目不太沉浸。然而，在安卓设备上，Solo Buds兼容谷歌的空间音频系统。在安静的环境或嘈杂的街道环境中，通话质量非常好，成功地阻止了背景噪音进入通话，尽管我的声音略显压缩。

苹果没有提供电池的预期寿命，但它们应该在超过500次完全充电周期中至少保持80%的原始容量。苹果将提供售后“电池服务”，但不会为耳机等配件发布环保影响报告。该公司提供以旧换新和免费回收计划，包括非苹果产品。

Beats Solo Buds的售价为79.99英镑（89.95欧元/79.99美元/129.95澳元）。作为对比，Beats Studio Buds售价为160英镑，Studio Buds+售价为180英镑，苹果AirPods 3售价为169英镑，Fairphone Fairbuds售价为129英镑，无耳机Nothing Ear (a)售价为89英镑。

Solo Buds是一款出色的预算耳塞，很好地在安卓和苹果平台之间取得平衡，比竞争对手做得更好。它们以80英镑的价格提供了远不止基础功能的产品，具有出色的音质、极长的电池寿命、微小的外壳和非常舒适的佩戴。只有苹果制造的产品才能完全与iPhone集成，而它们在安卓上使用Beats应用程序同样表现出色。与更昂贵的耳塞品牌和一些竞争对手相比，它们存在一些缺失，最大的是缺乏降噪，这可能对某些人是个破坏性的问题。它们还不支持免提Siri和没有防水等级或苹果的空间音频。但是鉴于价格，这些都是您可能可以忽略的事项。电池不可更换，耳塞不可维修，最终使它们成为一次性产品，这让它们失去了一颗星。

优点：音质好，跨平台兼容，对iPhone和安卓的增强功能，电池寿命长，微小的外壳，长时间佩戴非常舒适，实体按钮控制，成本较低。缺点：无降噪，没有苹果的空间音频，取出耳机时不会暂停音乐，不可维修。

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快餐业多年来一直在寻求利用人工智能来提高效率、减少劳动成本，并理想情况下使顾客生活更轻松。{ width=50% }

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其中一家先行者是麦当劳，于2021年与IBM合作，在美国约100家驱动通位置测试了一个用于语音点餐的AI系统。
顾客原本可以开车到达，用高声讲话向驱动通麦克风提出订单，然后让AI记录所有这些，而不是由人类员工。 理论上，AI应该能够理解更复杂的请求，根据过去的订单提供建议，并在继续提供快速服务的同时减少错误，而且不会因为人员问题而陷入困境。
然而，麦当劳在推出几年后已经放弃了AI驱动通功能。 病毒视频曝光了系统在处理更简单订单时不堪重负，处理错误收到的订单并推荐奇怪的食物搭配，比如冰淇淋和培根。 在这些公开失败之后，麦当劳宣布将在2024年7月31日后不再与IBM合作。
这场惊天失误引发了一个问题：AI在未来的驱动通中真的有发挥作用的余地吗，或者“汉堡机器人”只是注定成为极端聪明的事物中的下一个，不能理解人类并因此失败的一员？
AI驱动通的优势
但是，抛开麦当劳的困境，吸引这家公司及竞争对手投身AI驱动通的好处并没有消失。 劳动力成本正在上升，而找到员工也变得更加困难，因此未来让AI接单可能带来重大成本节省。
AI系统还承诺了一些非常诱人的东西：对于甚至可以想到的最扭曲、疯狂的顾客问题或请求的绝对理解。 在掌握先前的订购数据的情况下，AI能够提供定制建议，旨在增加平均消费。
此外，AI点餐还可以导致驱动通体验更快速、更少摩擦。 AI可以立即处理订单，而不需要人类工作人员重复确认。 这些效率在高峰时段，车辆散布在建筑物周围而驱动通拥塞时尤为重要。
负面影响 - 麦当劳的失误之处
当然，导致麦当劳AI驱动通梦想破灭的病毒性失误讲述了这种新技术所遇到的一些真正困难的实践故事。 尽管经过多年的培训，麦当劳的AI系统似乎仍然经常在执行准确的订单这一核心任务上失败。
在订单过程中的这些失误可能导致顾客不满和昂贵的订单错误 - 反过来可能抵消任何潜在的劳动力节约。 然后还有一个迫在眉睫的问题，那就是AI是否永远能够理解人类使用的一连串独特的短语、口音和超出菜单的请求。
麦当劳的经验也暗示了AI驱动通中“诡异谷”的挑战。 尽管经常令人印象深刻，目前的AI技术仍然可能会产生似乎几乎是人类的回应，但实际上并非如此 - 这对一些顾客来说是一种不安的体验。 可能需要一个人类配音演员来覆盖AI。
AI驱动通的未来
尽管切断了最初系统的插头，这家快餐巨头仍然相信AI将成为未来驱动通中的重要角色。 该IBM项目让公司“相信驱动通的语音点单解决方案将成为我们餐厅未来的一部分，”该公司发言人表示，这是麦当劳为“长期、可扩展解决方案”而进行的更广泛努力的一部分。
Chipotle、Wendy’s、Taco Bell和Pizza Hut等许多其他大型连锁店也正在大举推动将AI驱动通点餐整合到其业务中。 如果这项技术奏效，整个行业都有望节省数十亿美元的人力成本。
然而，大多数专家的共识是，AI驱动通点单才刚刚开始，在达到普遍应用之前还必须达成重要里程碑。 但随着AI语言模型的快速进步，可能不久以后，困扰麦当劳的点单谨慎和其他点单问题将成为过去。

尽管最后一天听起来，麦当劳仍比起其他人领先了几个月或几年，并且稍微比应该立即推出更积极。 或者，正如有一位硅谷投资者昨天所说：“没有人会成为开拓者而不会遭到一些箭的射中。” 对于快餐行业来说，通过AI流线化驱动通仍然是下一个新领域 - 只是需要更多时间。

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Meta发布了五个重要的新AI模型和研究成果，包括可以处理文本和图像的多模态系统、下一代语言模型、音乐生成、AI语音检测以及改善AI系统多样性的努力。{ width=50% }

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这些发布来自Meta的基础AI研究（FAIR）团队，该团队已经专注于通过开放研究和合作推进AI发展超过十年。随着AI的快速创新，Meta相信与全球社区合作至关重要。“通过公开分享这些研究成果，我们希望激发创新，并最终帮助以负责任的方式推进AI的发展，”Meta表示。

Chameleon: 多模态文本和图像处理
其中发布的关键组件是Meta的“Chameleon”模型中的关键部分，采用研究许可证。Chameleon是一系列多模态模型，可以同时理解和生成文本和图像，与大多数通常是单模态的大型语言模型不同。“正如人类可以同时处理文字和图像一样，Chameleon可以同时处理和交付图像和文本，”Meta解释道。“Chameleon可以接受任何文本和图像的组合作为输入，并输出任何文本和图像的组合。”潜在的用例几乎没有限制，从生成创意标题到通过文本和图像提示新场景。

多令牌预测以加快语言模型训练
Meta还发布了用于代码完成的预训练模型，这些模型使用“多令牌预测”技术，采用非商业研究许可证。传统的语言模型训练效率低下，因为它只预测下一个单词。多令牌模型可以同时预测多个未来单词，从而实现更快的训练。“尽管[单词]方法简单且可扩展，但效率低下。它需要比孩子们学习同等程度语言流利所需的文本多几个数量级，”Meta表示。

JASCO: 增强的文本到音乐模型
在创意方面，Meta的JASCO允许从文本生成音乐片段，并通过接受和弦和节拍等输入提供更多控制。“虽然现有的文本到音乐模型如MusicGen主要依赖于文本输入进行音乐生成，但我们的新模型JASCO能够接受各种输入，如和弦或节拍，以提高对生成音乐输出的控制，”Meta解释道。

AudioSeal: 检测AI生成的语音
Meta声称AudioSeal是首个旨在检测AI生成语音的音频水印系统。它可以在比以前方法快485倍的速度内精确定位生成的AI在更大音频片段中的特定部分。“AudioSeal发布了商业许可证。这只是我们分享的几项负责任研究中的一项，以帮助防止生成式AI工具的滥用，”Meta表示。

改善文本到图像多样性
另一个重要的研究旨在改善文本到图像模型的多样性，这些模型往往存在地理和文化偏见。Meta开发了自动指标来评估潜在的地理差异，并进行了一项超过65,000个注释的大型研究，以了解全球人们如何感知地理代表性。“这可以实现AI生成图像的更多多样性和更好的代表性，”Meta表示。相关代码和注释已发布，以帮助改善生成模型的多样性。

通过公开分享这些开创性模型，Meta表示希望促进合作并推动AI社区中的创新。
（照片由Dima Solomin拍摄）
另请参阅：NVIDIA展示最新的视觉AI进展
想要从行业领导者那里了解有关AI和大数据的更多信息吗？查看将在阿姆斯特丹、加利福尼亚和伦敦举行的AI＆Big Data Expo。这一综合事件与其他领先的活动联合举办，包括智能自动化会议、BlockX、数字化转型周和网络安全与云博览会。探索由TechForge主办的其他即将举行的企业技术活动和网络研讨会。

Tags：ai，人工智能，AudioSeal，Chameleon，FAIR，JASCO，Meta，Meta AI，模型，音乐生成，开源，文本到图像

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人工智能正在改变许多行业，英国的在线老虎机游戏行业也不例外。{ width=50% }

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人工智能在在线老虎机中的整合不仅仅是一种趋势，更是正在重塑游戏格局的一场革命。这种进步为玩家提供了更加个性化、安全和引人入胜的游戏体验。随着技术的发展，英国的零最低存款老虎机的吸引力正在不断增强，为更广泛的受众提供了便利。

让我们深入了解人工智能如何正在改变英国的在线老虎机游戏以及这对玩家和开发者意味着什么。

老虎机开发中的人工智能整合

老虎机的开发已经从机械时代发展到了我们今天看到的复杂数字版本。人工智能正处于这种演变的最前沿，极大地增强了这些游戏的创作和功能。

增强游戏设计

人工智能使开发者能够创建更具动态性和视觉吸引力的游戏。通过分析大量的玩家数据，人工智能可以生成主题、图形和叙述，以适应不同玩家群体的偏好。这意味着游戏可以更具吸引力和吸引力，将玩家吸引到引人入胜的故事情节和视觉上令人惊叹的环境中，这些环境根据玩家的互动不断演变。

自适应游戏性

人工智能在老虎机开发中最令人兴奋的应用之一是实时调整游戏性的能力。人工智能算法监控玩家行为并根据情况调整游戏的难度和特性。例如，如果玩家遇到困难，游戏可能会变得稍微更容易以保持他们的参与度；或者如果玩家表现非常出色，游戏可能会提供更多挑战以保持刺激性。这种自适应游戏性确保玩家保持兴趣和挑战，提供更令人满意的游戏体验。

个性化玩家体验

个性化是现代在线游戏的关键因素，人工智能是提供给每位玩家定制体验的关键。

玩家洞察的机器学习

人工智能利用机器学习分析玩家的行为和偏好，从而为玩家提供高度个性化的游戏建议和推广活动。通过了解玩家喜欢玩什么类型的游戏以及他们喜欢如何玩，人工智能可以推荐最有可能吸引他们的新游戏或奖励。这种个性化程度增强了玩家的体验，提高了他们与平台的参与度。

定制的游戏体验

除了推荐之外，人工智能还会自动调整游戏过程本身。例如，人工智能可以根据个别玩家的数据调整游戏机制，如奖励频率和难度级别。这意味着每个游戏过程都是独一无二的，根据玩家特定的偏好定制，使游戏体验更加愉快和引人入胜。

增强安全性和公平性

安全性和公平性是在线游戏的关键组成部分，人工智能在确保这两者方面发挥着重要作用。

欺诈检测与预防

人工智能在识别和防止欺诈活动方面非常有效。通过持续监控玩家行为和交易模式，人工智能可以检测可能指示欺诈行为的异常。一旦检测到这类活动，人工智能可以实时介入，防止损失并保护玩家和运营商。这种能力对于维护在线游戏平台的诚信和可信度至关重要。

确保公平游戏

确保公平游戏在在线游戏中至关重要，人工智能通过保持随机数生成器的完整性来增强这一点。人工智能算法确保老虎机游戏的结果是真正随机的，没有受到操纵。这种透明性对于玩家的信任至关重要，因为它保证每个玩家有同等机会根据运气获胜，没有任何外部干涉。

人工智能在责任博彩中的作用

人工智能也是促进负责任博彩实践的有力工具，有助于减轻与赌博成瘾相关的风险。

用于问题博彩的预测分析

人工智能可以分析玩家的游戏模式，以识别可能表明问题博彩行为的行为。通过使用预测分析，人工智能可以及早发现成瘾的早期迹象，如过度消费或延长的游戏时间。这使得游戏平台可以主动介入，向可能存在风险的玩家提供支持和资源。

干预策略

一旦发现潜在的问题赌博行为，人工智能可以实施干预策略。这可能包括向玩家发送关于他们游戏习惯的通知、提供自我评估工具或限制玩家在平台上花费的时间和金钱。这些策略旨在帮助玩家保持与赌博的健康关系，并防止问题行为的进一步升级。

未来展望

展望未来，人工智能在英国在线老虎机游戏行业的潜力是巨大的。随着人工智能技术的不断进步，我们可以期待更加复杂和个性化的游戏体验。由人工智能驱动的创新可能会导致我们目前无法想象的全新游戏类型，提供无与伦比的参与和兴奋。

人工智能正在革新英国的在线老虎机游戏行业，提供增强的游戏设计、个性化的玩家体验、改进的安全性和负责任博彩措施。随着技术的不断发展，线上老虎机游戏的未来看起来非常有前景，人工智能在塑造这一激动人心的格局中发挥着关键作用。对于玩家和开发者来说，人工智能的整合提供了创新和改进在线游戏领域无限的可能性。

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注意：Title、Date、Body 三个部分的内容，放入到对应的位置。最后只需要输出为Makedown源文件格式内容。

感谢阅读！如果您对AI的更多资讯感兴趣，可以查看更多AI文章：GPTNB。

Meta发布了五款重要的新AI模型和研究，包括可以处理文本和图像的多模态系统、下一代语言模型、音乐生成、AI语音检测以及改善AI系统多样性的努力。{ width=50% }

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这些发布来自Meta的Fundamental AI Research（FAIR）团队，该团队已经专注于通过开放研究和合作推进AI发展超过十年。随着AI的快速创新，Meta认为与全球社区合作至关重要。
Meta表示：“通过公开分享这些研究，我们希望激发创新，并最终帮助以负责任的方式推动AI发展。”
变色龙：多模态文本和图像处理
在发布中，Meta发布了Meta的“变色龙”模型的关键组件，该模型在研究许可证下可用。变色龙是一系列多模态模型，可以同时理解和生成文本和图像，与大多数大型语言模型通常为单模态不同。
Meta解释道：“正如人类可以同时处理单词和图像一样，变色龙可以同时处理并传送图像和文本。”“变色龙可以接受任何文本和图像的组合作为输入，并输出任何文本和图像的组合。”
潜在用例几乎是无限的，从生成创意标题到用文本和图像提示新场景。
多标记预测以加快语言模型训练
Meta还发布了使用“多标记预测”的代码完成预先训练模型，该模型在非商业研究许可证下使用。传统语言模型训练仅通过预测下一个单词来训练，效率低下。多标记模型可以同时预测多个未来单词以加快训练。
Meta表示：“尽管[一词法]方法简单且可扩展，但也低效。它需要比儿童学习同等语言流利度所需文本多几个数量级。”
JASCO：增强的文本到音乐模型
在创意方面，Meta的JASCO允许从文本生成音乐片段，并且通过接受和弦和节拍等输入来更好地控制。
Meta解释说：“尽管现有的文本到音乐模型如MusicGen主要依赖于文本输入进行音乐生成，但我们的新模型JASCO能够接受各种输入，例如和弦或节拍，以提高对生成音乐输出的控制。”
AudioSeal：检测AI生成的语音
Meta声称AudioSeal是首个设计用于检测AI生成语音的音频水印系统。它可以比以前的方法快485倍精确定位AI在较长音频剪辑中生成的特定片段。
Meta表示：“AudioSeal以商业许可证的形式发布。这只是我们分享的几项负责任研究中的一项，旨在帮助防止滥用生成式AI工具。”
改善文本到图像多样性
另一个重要发布旨在改善文本到图像模型的多样性，这些模型经常表现出地理和文化偏见。
Meta开发了自动指标来评估潜在的地理差异，并进行了一项大规模的65,000+注释研究，以了解全球人员如何感知地理表示。
Meta表示：“这使得AI生成的图像具有更多的多样性和更好的代表性。”相关代码和注释已发布，以帮助改善生成模型中的多样性。
通过公开分享这些开创性模型，Meta表示希望促进合作并推动AI社区内的创新。
（照片由Dima Solomin提供）

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感谢阅读！如果您对AI的更多资讯感兴趣，可以查看更多AI文章：GPTNB。

Meta已经发布了五款重要的新人工智能模型和研究，包括可以处理文本和图像的多模态系统、下一代语言模型、音乐生成、AI语音检测，以及改善AI系统中多样性的努力。{ width=50% }

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这些发布来自Meta的Fundamental AI Research (FAIR)团队，该团队已经在开放研究和协作方面专注于推动AI发展超过十年。随着AI快速创新，Meta认为与全球社区合作至关重要。
Meta表示：“通过公开分享这些研究，我们希望激发迭代，并最终帮助以负责任的方式推动AI。”
变色龙：多模态文本和图像处理
其中包括Meta的“变色龙”模型的关键组件，该模型在研究许可下发布。变色龙是一个可以同时理解和生成文本和图像的多模态模型系列，与大多数典型的单模态语言模型不同。
Meta解释说：“就像人类可以同时处理文字和图像一样，变色龙可以同时处理并传递图像和文本。”“变色龙可以接受任何文本和图像的组合作为输入，同时输出任何文本和图像的组合。”
潜在用例几乎是无限的，从生成创意字幕到使用文本和图像提示新场景。
多记号预测以加快语言模型训练
Meta还发布了用于代码自动补全的预训练模型，这些模型使用了非商业性研究许可下的“多记号预测”。传统语言模型训练通过预测下一个单词来实现，在效率上存在问题。多记号模型可以同时预测多个未来单词，实现更快的训练。
Meta表示：“虽然[单词级]方法简单且可扩展，但也很低效。相比之下，它需要的文本量比孩子学习相同程度的语言流畅性多几个数量级。”
JASCO：增强文本到音乐模型
在创造方面，Meta的JASCO允许根据文本生成音乐片段，并通过接受和弦和节拍等输入来提供更多控制。
Meta解释说：“虽然现有的文本到音乐模型如MusicGen主要依赖文本输入进行音乐生成，我们的新模型JASCO能够接受各种输入，例如和弦或节拍，以提高对生成音乐输出的控制。”
AudioSeal：检测AI生成的语音
Meta声称AudioSeal是第一个设计用于检测AI生成语音的音频水印系统。它可以在大音频剪辑中比以前的方法快485倍来精确定位由AI生成的特定段落。
Meta表示：“AudioSeal根据商业许可发布。这是我们分享的几项负责任研究中的一项，旨在帮助防止滥用生成式AI工具。”
改善文本到图像多样性
另一个重要的发布旨在改善文本到图像模型的多样性，这些模型通常会展示地理和文化偏见。
Meta开发了自动指标来评估潜在的地理差异，并进行了一个包括65000多注释的大型研究，以了解全球人们如何感知地理表现。
Meta表示：“这使得AI生成的图像更具多样性和更好的代表性。”相关代码和注释已经发布，以帮助改善生成模型的多样性。
通过公开分享这些开创性模型，Meta表示希望促进协作并推动AI社区中的创新。

感谢阅读！如果您对AI的更多资讯感兴趣，可以查看更多AI文章：GPTNB。

快餐行业多年来一直致力于利用人工智能，希望能提高效率，降低劳动力成本，并理想地为客户提供更便捷的生活。{ width=50% }

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其中的先驱之一是麦当劳，它于2021年与IBM合作，在美国大约100个驱车通道位置测试了一个声音点单的人工智能系统。

顾客应该能够开车到达，大声在驱车通道麦克风中说出订单，然后由人工智能记录所有内容，而不是由人类工作人员。理论上，人工智能应该能够理解更复杂的请求，基于过去的订单提供建议，并且在继续提供快速服务的同时避免受到人力短缺的困扰。

然而，麦当劳在引入几年后就已经放弃了AI驱车通道功能。病毒视频揭露了系统在处理更简单订单时不堪重负，接收了错误车辆的请求，推荐了奇怪的食品搭配，如冰淇淋和培根。在这些公开失误之后，麦当劳宣布将于2024年7月31日之后不再使用IBM的合作伙伴关系。

这场壮观的失败引发了一个问题：人工智能在未来的驱车通道中真的有发挥作用的余地吗，还是’Burgerbot’注定只会成为另一批极具智慧但确实、蔑视人类的东西中的下一个？

人工智能驱车通道的优势
但是除了麦当劳的困境以外，吸引这家公司和竞争对手的优势仍然存在。劳动力成本正在上升，而且越来越难招募到员工，因此在未来让人工智能接单可能会带来重大成本降低的前景。

人工智能系统还承诺了一些极具吸引力的内容：即使是你能想到的最扭曲、疯狂的客户问题或请求，人工智能也能完全理解。借助先前的订购数据，人工智能能够提供定制推荐，旨在提高平均消费。

此外，人工智能点单可能会导致一个更快速、少摩擦的驱车通道体验。人工智能可以立即处理订单，而不需要人类工作人员重复。这些效率在高峰时段尤其重要，当汽车围绕建筑物四处散开，驱车通道堵塞时，这些效率可能会更加显著。

负面因素 - 麦当劳何处失误
当然，关闭麦当劳人工智能驱车通道梦想的病毒失误讲述了一个关于这项新技术所面临真实困难的警世故事。尽管经过多年的训练，麦当劳的人工智能系统似乎仍经常在执行准确订单的核心任务上失败。

而在订单过程中的这些失败可能会导致客户不满和昂贵的订单不准确性 - 这反过来可能会抵消任何潜在的劳动力节约。此外，人工智能能否在理解不断涌现的独特短语、口音和非菜单请求方面达到与人类同等的水平，这个悬而未决的问题也在等待解答。

麦当劳的经验还暗示了由人工智能点单所带来的“令人不安的山谷”挑战。尽管通常令人印象深刻，但目前的人工智能水平仍可能产生似乎几乎是人类但又不完全的回应 - 这对一些客户而言可能会带来不安的体验。可能需要一个人类配音员来覆盖人工智能。

人工智能驱车通道的未来
尽管中止了最初的系统，快餐巨头仍认为人工智能将在未来的驱车通道中扮演重要角色。该IBM项目让公司对未来的“驱车通道声音点单解决方案”拥有“信心”，这是麦当劳努力开发“长期可扩展解决方案”的更广泛努力的一部分，一位公司发言人表示。

Chipotle、Wendy’s、Taco Bell和Pizza Hut等许多其他大型连锁店也正在大力推动将人工智能驱车通道点单整合到他们的业务中。如果这项技术行之有效，整个行业将能节省数十亿美元的劳动力成本。

然而，大多数专家的共识是，人工智能驱车通道点单刚刚开始，尚需达成一些重要里程碑，才能真正普及。但随着人工智能语言模型的迅速发展，可能不久之后，困扰麦当劳的点单问题和其他点单问题将会成为过去。

可能还会有一个分阶段交接期，乘客可以选择与人工智能或人类空乘人员进行互动。随着时间的推移，这可能会建立融洽关系并增加信任，这对人工智能驱车通道可能带来一些优势。

但最终，听起来麦当劳可能是领先于曲线几个月到几年，而不是立即推出这一技术。或者，就像昨天硅谷的一位投资者所说：“你不能成为一个先锋，而不遭受一些反击。”对于快餐行业来说，优化驱车通道流程，使用人工智能仍然是下一个前沿 - 只是需要更多时间。

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