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  • 🗞️|Neuralink 首次晶片植入大腦

  • 🚀|Midjourney 推出 Niji V6

  • 📊|Apple vs. Microsoft

  • 📚|Runway 生成 Logo 影片

  • 🔬|多模態 LLM 的最新進展

  • 🔍|推薦文章:AI 如何運作?大型語言模型(LLM)淺顯易懂的介紹

🗞️
NEWS

閱讀時間:1 分鐘

Elon Musk 前幾天正式宣布 Neuralink 首次完成晶片植入人類大腦

Neuralink 的第一個產品取名為 Telepathy,翻譯成中文是「心靈感應」,未來植入這款晶片的人,只需透過意念控制就能操控手機和電腦。

Telepathy 這項產品的首批使用者將會是那些失去四肢活動能力的人士,目標是讓像 Stephen Hawking 這樣的人,能夠以更快的速度溝通

🚀
LAUNCH

閱讀時間:7 分鐘

Midjourney 這幾天正式推出了新一代 AI 動漫圖片生成模型 Niji V6

Niji V5 相比,Niji V6 在畫面上更加細膩,而且對使用者輸入的 prompt 有更好的理解能力,能夠生成出更貼近 prompt 的畫面

要使用這個新模型,你只需要在 Midjourney Discord 對話窗中輸入 /settings,並選擇 Niji Model V6 [ALPHA],或是在 Prompt 最後加上 --niji 6 的指令

🤝

PARTNERSHIP

beehiiv:專為經營電子報打造的平台

合作夥伴:beehiiv

beehiiv 是一個電子報平台創辦人 Tyler Denk 是知名電子報 Morning Brew 的第一個員工從 2021 年成立到現在,已經募集了 1,670 萬美元的資金。

beehiiv 內建了發送電子報所有必備的工具,包含訂閱數成長電子報客製化數據分析工具。後續也不斷推出專為電子報經營設計的功能,包含:內建表單反饋投票推薦計畫SEO 網頁優化…等。

beehiiv 也提供免費方案,如果你也想要開始經營電子報,現在就是最好的時機我在 Facebook 有寫一篇關於 beehiiv 的長文,大家可以參考看看!

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📊
CHART

閱讀時間:3 分鐘

今天看到了一張很有趣的圖表,比較了 2 大全球最有價值公司 Apple Microsoft 的市值,並且整理放上了一些重要的大事件

Microsoft 在這波 AI 熱潮中,提前大力佈局,投資了 OpenAI 100 億美元,快速拉近了與 Apple 的距離,在最近成功超越了 Apple 的市值

目前 Apple 對於 AI 這項新技術保持比較低調的態度,不像其他科技巨頭大肆宣揚公司如何整合 AI

我想如果之後 Apple 真的正式開始推出 AI 產品、功能時,很有機會再將 AI 帶到另一個新高度,並重回市值第一的寶座。

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TUTORIAL

如何使用 Runway 將 Logo 整合到影片當中?

操作時間:10 分鐘
  1. 使用圖片編輯工具(Figma、Photoshop、Canva)製作幾張有背景的 Logo 圖片。

  2. 前往 Runway,在左側選單中選擇「Generate Image」,並選擇「Image to Image 」上傳你的圖片。

  3. 使用 Prompt 調整圖片,例如:Letter [n] standing in [location].

  4. 將解析度調整為 HD,並產出圖片。

  5. 得到圖片後,再使用「Image to Video」來生成影片。

  6. 如果要生成出像上方影片這樣不同場景的效果,需要使用相同的 Motion 值

  7. 後續經過剪輯就能得到一部專屬的 Logo 影片。

詳細教學可以參考下方這則推文:

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RESEARCH

論文長度:22 頁

在過去一年,多模態大型語言模型(MM-LLMs)實現了重大的技術突破。

最近騰訊 AI 實驗室日本京都大學發表了一篇詳細的調查報告,希望能推動 MM-LLMs 領域的進一步研究,研究報告包含:

  1. 總結了這些模型在「設計架構」「訓練過程」中的基本方法。

  2. 簡要介紹了 26 種現有的 MM-LLMs,每種都有其獨特的特點。

  3. 檢視了這些模型在主流評測標準上的表現。

  4. 總結了提升它們性能的關鍵訓練技巧

  5. MM-LLMs 的未來發展方向

👨🏻‍🏫 AI 流行術語解釋
Natural Language Processing(NLP)

自然語言處理(NLP)是 AI 的一個領域,專門研究如何讓電腦理解、解釋和操作人類語言。NLP 結合了電腦科學、語言學和機器學習的技術,目的是讓電腦能夠閱讀、理解和回應人類的語言,就像人與人之間的交流一樣。

🔍
INSIGHT

閱讀時間:10 分鐘

我想訂閱電子報很久的讀者,應該不會再問「什麼是 LLM?」每一期的電子報幾乎都會提到這個專有名詞:大型語言模型 LLM

但絕大部分人應該都還是無法了解大型語言模型 LLM 的運作方式,今天看到一篇文章用我們熟悉的食物作為比喻。

他將食物菜餚的概念轉換為數據,透過分析不同菜餚之間的共同出現關係來建立模型。接著,利用這個模型來預測在特定組合下最可能出現的菜餚

作者將句子替換為餐點,並將句子中的詞語替換為餐點中的菜餚,這種簡單的替換,以相同的框架和方法,讓我們可以很快理解 LLM 的運作方式

🙏

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