AI日報：文生圖新頂流？神祕藍莓模型橫空出世；阿里媽媽開源AI圖像修復模型；谷歌斥資27億美元重聘AI專家

歡迎來到【AI日報】欄目!這裏是你每天探索人工智能世界的指南，每天我們爲你呈現AI領域的熱點內容，聚焦開發者，助你洞悉技術趨勢、瞭解創新AI產品應用。

新鮮AI產品點擊瞭解:https://top.aibase.com/

1、神祕藍莓模型橫空出世:AI文生圖界的新霸主還是營銷噱頭?

神祕藍莓模型的出現引發了業界廣泛關注和熱議。其表現在AI競技場上迅速登頂，成爲文生圖領域的新霸主。然而，關於藍莓的真實身份卻引發了網友們的猜測和討論，充滿了神祕色彩和懸念。

【AiBase提要:】
🌟 藍莓模型憑藉出色表現力壓知名對手，成爲文生圖界新霸主。
💡 藍莓模型與Flux有密切聯繫，引發猜測和討論。
🔍 藍莓模型在實力展現中表現出色，但存在文本處理等方面的改進空間。
詳情鏈接:https://artificialanalysis.ai/text-to-image/arena

2、谷歌斥資27億美元重聘AI專家，竟是Character.AI創辦人

谷歌爲了重聘AI專家諾亞・沙澤爾，支付了驚人的27億美元。沙澤爾的初創公司Character.AI在此交易中也獲得了數億收益。硅谷科技巨頭們正爭相搶奪AI研究人才，市場泡沫隱憂漸顯。

【AiBase提要:】
💰 谷歌爲了重聘AI專家諾亞・沙澤爾，支付了驚人的27億美元。
🔍 沙澤爾的初創公司Character.AI在此交易中也獲得了數億收益。
🤖 硅谷科技巨頭們正爭相搶奪AI研究人才，市場泡沫隱憂漸顯。

3、阿里媽媽開源全新AI圖像修復模型FLUX-Controlnet-Inpainting

阿里媽媽創意團隊開源了FLUX-Controlnet-Inpainting AI圖像修復模型，結合FLUX.1-dev和ControlNet優勢，能高質量修復圖像。模型理解用戶語言描述，可精準修復圖像並改變風格。目前處於alpha測試階段，未來將持續優化併發布更新版本。

【AiBase提要:】
🔧 結合FLUX.1-dev和ControlNet優勢，高質量修復圖像。
🎨 模型理解用戶語言描述，精準修復圖像並改變風格。
🚀 處於alpha測試階段，未來持續優化併發布更新版本。
詳情鏈接:https://github.com/alimama-creative/FLUX-Controlnet-Inpainting

4、一款免費開源電子書轉有聲書AI工具:支持語音克隆

Drew Thomasson最近發佈的開源項目ebook2audiobookXTTS利用Calibre和Coqui TTS將電子書轉換爲有聲讀物，提供高質量的閱讀體驗。工具支持多語言、自定義語音克隆，具有高效轉換、多語言支持和簡單操作的特點。

【AiBase提要:】
🔥 高效轉換: 利用Calibre實現多種電子書格式轉換，自動章節檢測。
🌍 多語言支持: 默認支持英語，還包括西班牙語、法語、德語等，滿足全球用戶需求。
🎤 任選語音克隆: 用戶可使用自定義語音文件，打造獨特聽覺體驗。
詳情鏈接:https://github.com/DrewThomasson/ebook2audiobookXTTS

5、越聰明越會撒謊?研究警告 AI 誤導性回答日益嚴重!

人工智能聊天機器人變得越來越強大，但研究顯示它們的撒謊概率也在增加。越大的語言模型，錯誤答案的比例越高。研究者建議爲AI設定回答閾值，鼓勵其拒絕回答不確定的問題。

【AiBase提要:】
🔍 AI聊天機器人變得更強大，但撒謊的概率也增加。
📉 越大的語言模型，錯誤答案的比例越高。
🤖 研究者建議爲AI設定回答閾值，鼓勵其拒絕回答不確定的問題。

6、ORYX: 多模態大型語言模型改變AI視覺理解

在人工智能快速發展的今天，ORYX多模態大型語言模型正在改變我們對AI視覺理解的認知。這個由清華大學、騰訊和南洋理工大學聯合開發的AI系統堪稱視覺處理領域的"變形金剛"，具有處理任意分辨率視覺輸入和動態壓縮能力。

【AiBase提要:】
🔍 ORYX是專門設計用於處理圖像、視頻和3D場景時空理解的AI模型。
🌟 ORYX的核心優勢在於能夠理解視覺內容，洞察內容之間的關聯和背後的故事。
💡 ORYX展現出了驚人的潛力，能深入理解視頻內容、準確把握3D空間中物體的位置和關係。
詳情鏈接:https://arxiv.org/pdf/2409.12961

7、給油畫做CT!AI一眼看破拉斐爾藝術名畫的創作祕訣

近年來，無損成像技術在繪畫研究和保護領域取得了飛速發展。意大利研究人員成功將深度學習算法應用於MA-XRF數據集的光譜分析，開發出新的分析方法。該方法在處理MA-XRF數據集中的XRF光譜方面表現出色，爲藝術品分析領域帶來重大進步。

【AiBase提要:】
🔍 深度學習算法在MA-XRF數據集的光譜分析中取得突破
💡 新方法能更準確地量化熒光線強度，消除傳統分析方法的僞影
🎨 人工智能技術爲更準確、高效地分析XRF光譜提供新思路
詳情鏈接:https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adp6234

8、OpenAI計劃五年內將ChatGPT價格翻倍，2029目標年收入達1000億美元

最近曝光的OpenAI內部文件顯示，他們計劃在未來五年內將ChatGPT的價格翻倍，同時目標實現2029年的1000億美元收入。這一舉動引起了廣泛關注，同時也揭示了OpenAI在人工智能領域的雄心壯志。

【AiBase提要:】
🚀 OpenAI計劃未來五年內將ChatGPT價格翻倍至44美元，目標實現1000億美元年收入。
📈 過去一年OpenAI收入增長三倍，今年ChatGPT預計帶來27億美元收入。
💻 Microsoft是OpenAI最大的成本來源，其投資迴流影響了雙方的估值和股價。

9、Hugging Face新里程碑:免費AI模型數量突破一百萬，用戶每10秒就會創建新AI 存儲庫

Hugging Face宣佈AI模型數量超過一百萬，展示專業化解決方案增長趨勢。平臺每10秒創建新倉庫，推動AI應用普及。

【AiBase提要:】
🌟 Hugging Face的公開AI模型數量突破一百萬，顯示專業化解決方案增長趨勢。
🛠️ 平臺每10秒創建一個新倉庫，包括模型、數據集和應用空間。
📈 未來AI模型數量有望與代碼倉庫相當，推動各行各業的AI應用。

10、谷歌 DeepMind 發佈 AlphaChip:AI 加速芯片設計，效率提升驚人!

谷歌 DeepMind 最新發佈的 AI 系統 AlphaChip 旨在加速和優化芯片設計，引領芯片行業進步。AlphaChip 已在谷歌最新 TPU 系列中取得顯著佈局優化，展現出驚人的效率提升。開源資源讓外部研究人員能夠利用預訓練模型進行應用，進一步推動芯片設計領域的發展。

【AiBase提要:】
🌟 AlphaChip 是谷歌 DeepMind 推出的 AI 系統，旨在加速和優化芯片設計。
🔍 該系統已在谷歌的最新 TPU 系列中應用，並實現了顯著的佈局優化。
📚 DeepMind 將部分 AlphaChip 資源開源，外部研究人員可以利用這些資源進行預訓練和應用。

11、德國法院允許非營利組織LAION抓取受版權保護的圖像用於AI訓練

在德國漢堡的法庭裁決引發了AI訓練數據收集和使用的新討論，爲AI發展的法律框架提供重要參考。裁決允許LAION非商業科學研究使用版權圖像，引發爭議。

【AiBase提要:】
🤖 德國法院裁定LAION非營利性質下使用版權圖像符合法律
🔍 裁決強調數據集免費用於研究目的，支持AI研究機構數據收集
⚖️ 法院未解決更廣泛文本和數據挖掘例外適用性問題，未來AI與版權關係仍存疑

12、全新開源爬蟲工具Crawl4AI:極速抓取網頁內容並進行數據提取

在驅動的人工智能時代，大型語言模型如GPT-3和BERT對高質量數據的需求不斷增加。Crawl4AI作爲開源工具解決了傳統網絡爬蟲的侷限性，提供了適合LLM訓練的高效且可定製的解決方案，輸出格式包括JSON和Markdown，極大地促進了數據收集的簡單高效。適用於多種LLM驅動的應用場景，爲研究人員和開發者簡化機器學習和人工智能項目數據獲取流程。

【AiBase提要:】
🚀 Crawl4AI是一個開源工具，旨在簡化和優化LLM訓練所需的數據收集過程。
🌐 該工具支持並行處理和動態內容抓取，增強了數據收集的效率和靈活性。
📊 Crawl4AI輸出的數據格式如JSON和Markdown，便於後續處理和應用。
詳情鏈接:https://github.com/unclecode/crawl4ai

13、不用畏懼AI了!69%工作技能不太可能被生成式AI取代

最近Indeed Hiring Lab發佈的研究表明，儘管生成式AI在職場中展現潛力，但並不意味着白領職位會被迅速取代。69%的工作技能被認爲不太可能被生成式AI取代，會計行業的技能受AI影響最大。AI目前更擅長簡單任務，複雜問題仍需人類解決。雖然AI前景光明，但短期內仍需要人類智慧和創造力。