अंतर्राष्ट्रीय लेखकों और संगीतकारों के संघ (CISAC) द्वारा की गई एक वैश्विक आर्थिक अनुसंधान के अनुसार, अगले चार वर्षों में, संगीत उद्योग के पेशेवरों को लगभग एक चौथाई आय हानि का सामना करना पड़ेगा। इस अध्ययन ने पहली बार कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) प्रौद्योगिकी के मानव रचनात्मकता पर प्रभाव की जांच की है, जिसके परिणामस्वरूप, जनरेशनल एआई बाजार के तीव्र विस्तार के साथ, ऑडियो और दृश्य उद्योग के पेशेवरों को भी 20% से अधिक की आय कमी का सामना करना पड़ेगा। चित्र स्रोत नोट: चित्र AI द्वारा उत्पन्न, चित्र अधिकार सेवा प्रदाता मिडजर्नी। यह रिपोर्ट बुधवार को पेरिस में जारी की गई, जिसमें उल्लेख किया गया है कि हालांकि

हाल ही में, बाइटडांस अनुसंधान संस्थान और 清华大学 के शोधकर्ताओं ने एक नया अध्ययन जारी किया, जिसमें बताया गया कि वर्तमान AI वीडियो जनरेशन मॉडल, जैसे कि OpenAI का Sora, हालांकि आश्चर्यजनक दृश्य प्रभाव उत्पन्न कर सकते हैं, लेकिन मूलभूत भौतिक सिद्धांतों को समझने में गंभीर सीमाएँ हैं। इस अध्ययन ने वास्तविकता का अनुकरण करने में AI की क्षमताओं पर व्यापक चर्चा का कारण बना। शोध टीम ने AI वीडियो जनरेशन मॉडल का परीक्षण किया और तीन विभिन्न परिदृश्यों को निर्धारित किया: ज्ञात पैटर्न में भविष्यवाणी, अज्ञात पैटर्न में भविष्यवाणी।

आर्केटाइप एआई के शोधकर्ताओं ने "न्यूटन एआई मॉडल" नामक एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता आधारित मॉडल विकसित किया है, जो केवल सेंसर्स डेटा का विश्लेषण करके कई भौतिक घटनाओं की सटीक भविष्यवाणी कर सकता है, यहां तक कि उन घटनाओं की भी जो प्रशिक्षण के दौरान कभी नहीं देखी गईं। यह पृथ्वी पर भौतिकी अनुसंधान के तरीके को पूरी तरह से बदलने वाली एक क्रांतिकारी शोध उपलब्धि है, जो वैज्ञानिक खोजों के लिए एक नई शुरुआत का मार्ग प्रशस्त कर सकती है। पारंपरिक रूप से, भौतिकी घटनाओं के लिए एआई मॉडल बनाने के लिए बड़ी मात्रा में भौतिकी के नियमों और विशेषज्ञता को पूर्व अनुभव के रूप में मॉडल में इनपुट करना पड़ता है, जो कि मॉडल को

智源研究院 ने नई पीढ़ी के मल्टी-मोडल बेस मॉडल Emu2 को जारी किया, जो मल्टी-मोडल संदर्भ सीखने की क्षमता में एक बड़ी प्रगति को आगे बढ़ाता है। Emu2 ने Flamingo-80B और IDEFICS-80B को पार किया है, और यह कम नमूना मल्टी-मोडल समझ कार्यों में उत्कृष्टता प्रदर्शित करता है। Emu2 ने कई कम नमूना समझ, दृश्य प्रश्नोत्तरी और छवि निर्माण कार्यों में सर्वोच्च प्रदर्शन प्राप्त किया है। Emu2-Chat ने ग्राफिक और पाठ निर्देशों की सटीक समझ को लागू किया, और Emu2-Gen ने लचीले, नियंत्रित, उच्च गुणवत्ता वाले चित्र और वीडियो निर्माण को संभव बनाया। Emu2

人大 का नवीनतम अध्ययन चेतावनी देता है कि डेटा संवर्धन तुलना अध्ययन के प्रति सावधानी बरतने की आवश्यकता है। मजबूत संरेखण सकारात्मक उदाहरण तुलना अध्ययन की सामान्यीकरण क्षमताओं को नुकसान पहुंचा सकता है। अधिक मजबूत डेटा संवर्धन निचले स्तर के कार्यों की प्रदर्शन को बढ़ा सकता है, लेकिन संरेखण प्रदर्शन में कमी आ जाएगी। अध्ययन उन तंत्रों का खुलासा करता है जिनका डेटा संवर्धन तुलना अध्ययन पर प्रभाव डालता है। बेहतर डेटा संवर्धन रणनीतियों की खोज के लिए सूचना सिद्धांत और स्पेक्ट्रल दृष्टिकोण को प्रस्तुत किया गया है।

ईश्वर में विश्वास रखने वाले लोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सुझावों पर अधिक विश्वास करते हैं। शोधकर्ताओं ने निर्णय में ईश्वर की महत्वपूर्ण भूमिका की जांच की। लोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सुझावों को स्वीकार करना आसान पाते हैं, विनम्रता की भावना और मानव दोषों की पहचान इसके कारण हैं।