ChatGPT要收费了;华尔街大裁员;阿里2023十大科技趋势;小红书元宇宙虚拟服饰被吐槽;GitHub今日热榜 | ShowMeAI资讯日报
🎡 『ChatGPT Professional』服务器频频被挤爆,OpenAI 要收费了
OpenAI 本周表示即将对 ChatGPT 进行收费,并推出 ChatGPT Professional 版本。Discord 服务器中发布的 Waitlist 链接显示,付费版本不会出现 blackout 窗口,并且没有流量和数量限制。OpenAI 表示,填写了 Waitlist 的候选人可能会被选中试用付费版本,暂时没有全面推广的计划。
自2022年11月30日开放注册以来,ChatGPT 已收获了超 100 万用户,日峰值请求数也已达到数亿级别。根据数据监测网站 Down for Everyone or Just Me 的消息,ChatGPT 在1月11号-12号这两天宕机就5次,最短三十分钟,最长达十六个小时。
首席执行官 Sam Altman 无奈地表示:ChatGPT 的运营费用令人瞠目结舌,每次聊天的计算成本高达几美分。据测算,OpenAI 此项的成本每月至少是 300 万美元。(来源:TechCrunch)
🎡 『Mineral』Alphabet 家族序列又添一员,专注可持续农业
经过5年的孵化与磨练,农业科技创业公司 Mineral 本周“毕业”,成为 Alphabet(Google母公司)的正式成员。人工智能、机器学习、传感在农业中的应用仍处于早期阶段,数据质量和规模限制了全行业的发展,Mineral 看到了其中的机会,并定位为食品、农业、技术领域的公司提供数据与分析服务。
目前 Mineral 已经调查分析了全球 10% 的农田,并表示,从农场提取和分析的数据还将持续增加。凭借这些数据,Mineral 开发了 80 个高性能的机器学习模型,帮助一系列企业、农民、研究人员和育种者预测作物产量、增加产量、针对害虫和杂草、减少浪费、最大限度地减少化学品和水的使用,并减少农业对地球的影响。(来源:Agri Pulse)
🔥 『华尔街』紧跟硅谷大裁员,进入过冬模式
2022年二季度以来,Meta、Amazon、Google 等科技公司先后宣布上万人的裁员计划,而现在寒气蔓延到了华尔街。
据报道,摩根士丹利将在全球范围内裁员 2%,波及1600名员工;高盛也在周一敲定将于本周裁员 3200人,为近几年最大规模裁员。2021年遭遇 Archegos 危机还没缓过来的瑞信,裁员最激进,已在去年12月启动了2700人裁员计划,到2025年结束还将裁掉9000人。此外,包括JP摩根、美国银行、花旗集团在内,华尔街头部金融机构2022年的年终奖缩水了 30%。(来源:Wall Street Journal)
🔥 『阿里达摩院』2023十大科技趋势
阿里达摩院发布了2023十大科技趋势,并表示全球科技日趋显现出交叉融合发展的新态势,尤其在信息与通信技术(ICT)领域酝酿的新裂变,将为科技产业革新注入动力,驱动 AI、云计算、芯片等领域实现阶段性跃迁。
- 多模态预训练大模型:基于多模态的预训练大模型将实现图文音统一知识表示,成为人工智能基础设施。
- Chiplet 模块化设计封装:Chiplet 的互联标准将逐渐统一,重构芯片研发流程
- 存算一体:资本和产业双轮驱动,存算一体芯片将在垂直细分领域迎来规模化商用
- 云原生安全:安全技术与云紧密结合,打造平台化、智能化的新型安全体系
- 软硬融合云计算体系架构:云计算向以 CIPU 为中心的全新云计算体系架构深度演进,通过软件定义、硬件加速,在保持云上应用开发的高弹性和敏捷性的同时,带来云上应用的全面加速
- 端网融合的可预期网络:基于云定义的可预期网络技术,即将从数据中心的局域应用走向全网推广
- 双引擎智能决策:融合运筹优化和机器学习的双引擎智能决策,将推进全局动态资源配置优化
- 计算光学成像:计算光学成像突破传统光学成像极限,将带来更具创造力和想象力的应用
- 大规模城市数字孪生:城市数字孪生在大规模趋势基础上,继续向立体化、无人化、全局化方向演进
- 生成式 AI:生成式 AI 进入应用爆发期,将极大推动数字化内容生产与创造
🔥 『GitHub』无需使用.yaml文件,GitHub默认设置开放代码扫描功能
现在,GitHub 用户在其平台上扫描代码时有了新选项:默认设置中提供了代码扫描选项,帮助开发者更快找到错误和安全漏洞。GitHub 产品经理 Walker Chabbott 表示:默认设置简化了在 Python、JavaScript 和 Ruby 存储库上开始扫描代码的过程。
现在只需单击几下即可启用代码扫描,而无需使用 .yaml 文件,从而帮助开源开发人员和企业简化代码扫描设置,以便他们可以保护更多软件。启用后,您会立即开始从代码扫描中获得洞察力,以帮助您快速找到并修复漏洞,而不会中断您的工作流程。(来源:IT之家)
🔥 『智能家居』IDC发布中国智能家居市场十大预测!2022年出货量将达2.2亿台
全球市研机构 IDC 发布预测,2022年中国智能家居设备出货量达到 2.2 亿台,同比持平微涨,家庭安全监控和智能照明将成为未来几年引领智能家居市场发展的子品类。此外,IDC 发布了对2023年中国智能家居市场的十大洞察。📜全解读在这里
洞察1:中国智能家居平台生态将延续支线互通发展路径
洞察2:环境智能将成为智能家居平台能力升级的重要方向
洞察3:从单品智能到系统智能
洞察4:智能家居设备产品形态边界逐步模糊
洞察5:基于一体化连接的批量设备组网将逐步发展
洞察6:家庭移动设备将突破平面移动向空间服务能力延伸
洞察7:智能家居适老化进程加快
洞察8:设计师思维加速渗透全屋智能市场
洞察9:用户触达节点不断前置化
洞察10:应用服务对用户购买决策的影响力逐步提升(来源:IDC咨询)
🔥 『小红书』元宇宙的虚拟服饰像P图,新瓶旧酒被吐槽
近期,小红书一些时尚博主开始展示虚拟服饰的效果图,却被指出像P图。虚拟服饰,作为小红书 R-Space 实验室数字藏品中的一类,发售价从几十元、几百元到上千元不等。用户购买后可以收到服饰并展示在社交媒体上,但想要展示“穿戴”效果合成照,就要给设计师提交一张个人照片并等待数日。
实际上,小红书 R-Space 这一举措有着海外数字时尚公司 DressX 的影子,而2020年 DressX 给用户 P 虚拟服饰的做法早被吐槽过。如今,虚拟服饰已经走完NFT化、虚拟化身可穿戴化,进化至虚拟服饰实体化,小红书的P图大法已经落后了。
一些博主干脆直接发布了虚拟服装的学习教程,并表示即不懂建模,短期学习也能通过 Style3D、Nomad 等3D建模软件制作制作出这样的虚拟服饰。(来源:元宇宙日爆)
🚧 『WhatsApp GPT』在 WhatsApp 软件中使用 GPT
https://github.com/danielgross/whatsapp-gpt
项目得以运行的前提,是使用 golang 库运行一个完成注册的 WhatsApp 账号,并在浏览器的另一个窗口中使用 ChatGPT。此外,通过multichat.py
可以实现两个 ChatGPT 互相交谈。
🚧 『OpenAI Cookbook』OpenAI API 常见任务示例代码合辑
https://github.com/openai/openai-cookbook
存储库分享使用 OpenAI API 完成常见任务的示例文本和代码,其中大多数代码示例是用Python编写的。
🚧 『unilm』跨任务、语言和模式的大规模自监督预训练模型
https://github.com/microsoft/unilm
微软开源的大规模自监督预训练模型,包括“人工智能基础知识”和“预训练模型”两部分。目前已经收获了 7,800 Star!
人工智能基础知识
- TorchScale:DeepNet、Foundation Transformers (Magneto)、Length-Extrapolatable、X-MoE
预训练模型
- General-purpose Foundation Model:MetaLM
- Language & Multilingual:UniLM、InfoXLM/XLM-E、DeltaLM/mT6、MiniLM、AdaLM、EdgeLM、SimLM、E5
- Vision:BEiT/BEiT-2、DiT
- Speech:WavLM、VALL-E
- Multimodal (X + Language):LayoutLM/LayoutLMv2/LayoutLMv3、LayoutXLM、MarkupLM、XDoc、UniSpeech、UniSpeech-SAT、SpeechT5、SpeechLM、VLMo、VL-BEiT、BEiT-3
- Toolkits:s2s-ft、Aggressive Decoding
- Applications:TrOCR、LayoutReader、XLM-T
🚧 『ChatGPT Chrome Extension』ChatGPT 的浏览器插件
https://github.com/gragland/chatgpt-chrome-extension
一个 Chrome 扩展程序,可以更好地使用 ChatGPT 完成撰写推文、修改电子邮件、完善编程错误或其他任何需求,将 ChatGPT 添加到互联网的每个文本框中!
🚧 『restorePhotos』使用 AI 恢复旧/模糊的脸部照片
https://github.com/Nutlope/restorePhotos
项目使用了机器学习模型 GFPGAN on Replica 来恢复脸部照片。照片上传后,将使用 Next.js API 路由通过此 机器学习模型发送照片,并返回恢复的照片。作者还提供了一个可以在线使用的网站 https://www.restorephotos.io/restore。
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