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TODAY’S MENU
🗞️｜兩小時就能做完一首歌？！
🚀｜Meta AI 搭載 Llama3 智慧助理
📊｜最新統計：生成式 AI 市場現況
🧭｜Google AI Studio 初學入門指南
🔬｜Microsoft 讓唇聲同步最新技術
🔍｜使用 AI 進行創新的 4 個階段
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NEWS
閱讀時間：3 分鐘
嘻哈歌手 Drake 發布最新的 Taylor Made Freestyle，用來 Diss 另一位嘻哈歌手 Kendrick，歌曲中使用了 AI 技術來模仿美國西岸嘻哈歌手 Tupac Shakur 和 Snoop Dogg 的風格。
Tupac Shakur 和 Snoop Dogg 就這樣透過 AI 的方式，意外地參與到另外兩位歌手的交火之中，也由於 AI 的幫忙，Drake 透露自己只花了一兩個小時就寫完這首歌曲，可說是非常的迅速。
私心喜歡最後一句的 Diss，用 Taylor Swift 出新專輯的事情來暗諷 Kendrick 失去媒體的關注，真的是有夠嗆XDD
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LAUNCH
閱讀時間：4 分鐘
Meta 結合 Llama3 模型，推出全新的 Meta AI，並同時支援在 Facebook、Instagram 和 Messenger 上做使用，用來協助使用者完成工作、學習、創意發想等任務。
以下是文章中提到的幾種應用與特色：
網站互動：只要登入 meta.ai 的網頁，就能直接與 Meta AI 進行對話並保存，方便未來回來查看。
社群應用：透過 Feed 功能，能在看社群軟體的時候直接使用 Meta AI，並向 Meta AI 詢問更多關於貼文的資訊。
創意發想：使用 Imagine 功能，輕鬆使用文字生成圖片，從封面設計到圖標製作都能完成，還能進一步把圖片變成 GIF 檔與朋友分享。
目前 Meta 已經在十多個國家已推出英文版的 Meta AI ，包含澳洲、加拿大等，希望身在臺灣的我們也能快點體驗到！
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CHART
閱讀時間：2 分鐘
Sacra 近期公布生成式 AI 市場的最新統計，總體來看，2023 年的總收入為 31 億，成長率達到驚人的 910%，而市場總估值約為 1150 億，成長率則是 390%。
在上面的圖片當中，可以看到 OpenAI、Hugging Face 和 Anthropic 三間公司仍持續地在成長，成長幅度最大的是 Anthropic，年成長率為 1400%，而在募資方面則由 OpenAI 以 113 億的成績領先其他兩者。
除此之外，Sacra 也進一步對 OpenAI 的市值進行預估，我們可以看到估值的範圍是持續在提升，代表投資人與市場對 OpenAI 有著高度期待。
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GUIDE
閱讀時間：3 分鐘
Google AI Studio 是一個專門用來編寫、運行和測試 Gemini 模型的平台，除此之外，還能進一步存取 Gemini API，完成更複雜的開發。
以下是在 Google AI Studio 上可以調整的幾個變數：
Model：Google 目前有三種模型可供使用，分別為 Gemini 1.0 Pro、Gemini 1.5 Pro 和 Gemini 1.0 Pro 001。
Temperature：此變數可用來調整模型的生成能力，數值越高會使模型生成時採用可能性更小的 tokens。
Stop Sequence：當模型生成到特定的單字或句子時，自動停止後續的生成行為。
Safety Settings：用以控制語言模型的回應內容，避免仇恨、歧視和危險言論的出現。
除此之外，本文還講到 Google AI Studio 的提詞模式與多模態功能，歡迎有興趣的大家去嘗試看看！
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RESEARCH
論文長度：15 頁
Microsoft 推出全新的 VASA-1 框架，能夠根據音訊，即時生成逼真的臉部表情與對應口型，甚至連說話過程中頭部的擺動，也能清楚呈現。
技術上可以分成兩段來介紹，第一部分是頭部姿勢的生成：
首先，透過音訊編碼器（Eaudio）提取出原始音訊中的聲音特徵
接著，利用運動編碼器（Emtn）提取出每一幀的面部運動。
再透過 Transformer blocks 來對特徵進行處理，不停重複（xN）來增強特徵。
對處理後的特徵添加噪點，完成最後的 Diffusion process
處裡完頭部的姿勢後，第二部分就是要生成影片：
首先，將音訊和圖片進行編碼（Encode），獲得各式特徵。
接著，透過降噪（Denoise）的方式將音訊特徵、其他條件和噪點進行處理，產生運動特徵（Motion Latents）。
最後利用解碼（Decode）生成連續的影片。
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INSIGHT
閱讀時間：7 分鐘
Ethan Mollick 在他的新書中提到，AI 工具有機會為我們帶來更多創新的機會，由於近期大型語言模型的高度發展，即使是非技術人員，也能輕易地使用這些 AI 工具。
當中，Ethan Mollick 提出 4 個與 AI 進行有效互動的階段：
階段一：參考並使用他人的 prompt，作為創新的起點
階段二：透過測試與修正，開始創立屬於自己的 prompt
階段三：開發 prompt 工具，用一個 prompt 生成另一個 prompt，這種 prompt 被稱為 Blueprints，例如 OpenAI 的 GPT 製作工具。
階段四：直接告訴 AI 我們的需求，作者認為，未來 AI 將更主動地根據我們的目標，自己去解決問題。
除此之外，本文也提到了許多 AI 在教育創新領域的實際應用，例如將莎士比亞的戲劇設定為 AI 對話場景，讓學生透過互動式的方式來應用知識。
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