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Discord führt drei neue KI-Erlebnisse ein, darunter ein intelligentes Konversationssystem auf Basis von OpenAI
Discord führt drei neue KI-Erlebnisse ein, darunter ein intelligentes Konversationssystem auf Basis von OpenAI
Discord gab heute bekannt, dass es als kostenloses öffentliches Experiment eine Reihe neuer KI-Erlebnisse auf einer begrenzten Anzahl von Servern starten wird. Das Unternehmen betonte, dass KI zu einem integralen Bestandteil vieler Discord-Benutzer und -Server geworden sei und sagte, dass „bereits jeden Monat mehr als 30 Millionen Menschen KI-Anwendungen auf Discord nutzen.“
Der größte gehört zu Midjourney, einer KI, die es Benutzern ermöglicht, Bilder mithilfe von Textbefehlen zu erstellen. Discord behauptet, dass seine Benutzer über 1 Milliarde einzigartige Bilder mithilfe von KI-Anwendungen auf Discord-Servern erstellt haben.
Das KI-Erlebnis ist bereits auf fast 3 Millionen Servern verfügbar. Diese reichen von KI, die bei der Generierung von Spielressourcen hilft, über das Schreiben von Romanen mit KI bis hin zu KI-Begleitern, KI-Unternehmen und KI-basierten Lerngemeinschaften. Nach Angaben des Unternehmens treten 10 % der neuen Discord-Benutzer aufgrund von KI bei.
Discord erklärt, dass Benutzer Discord für KI aufgrund seines Community-basierten Ansatzes beitreten. Benutzer können KI mit Freunden auf Discord nutzen, was es von Bing Chat, Google Bard, ChatGPT und anderen KI-gestützten Diensten und Apps unterscheidet.
Discord führt drei KI-Erlebnisse ein
Discord führt drei KI-Erlebnisse auf ausgewählten Servern für eine kleine Untergruppe seiner Benutzer ein. Es gibt Clyde, auf den viele Discord-Benutzer möglicherweise auf der Website gestoßen sind. Dies ist ein nützlicher Bot, der auf Slash-Befehle reagiert und direkte Nachrichten an Benutzer sendet, wenn diese Fehler machen.
Eine aktualisierte Version von Clyde mit OpenAI-Technologie wird nächste Woche für ausgewählte Discord-Benutzer und -Server verfügbar sein.
Discord stellt fest, dass der KI-gestützte Clyde „jetzt Fragen beantworten kann“ und dass Benutzer und Gruppen möglicherweise „längere Gespräche“ mit Clyde führen können. Geben Sie einfach @Clyde in den Server ein, um loszulegen.
Clyde kann auch Befehle für Benutzer ausführen; es kann einen Thread für eine Gruppe von Freunden erstellen, Wiedergabelisten empfehlen, auf GIFs und Emojis zugreifen und vieles mehr.
AutoMod AI ist Discords zweite Funktion für künstliche Intelligenz. Wie Clyde AI ist AutoMod AI eine KI-gestützte Version eines Tools, das bereits auf Discord verfügbar ist. AutoMod ist ein Tuning-Tool, das automatisch ausgeführt wird. GitHub gibt an, seit dem Start mehr als 45 Millionen unerwünschte Nachrichten blockiert zu haben.
AutoMod AI wurde entwickelt, um die Moderation auf Discord zu benachrichtigen, wenn gegen Serverregeln verstoßen wird. Die KI berücksichtigt den „Kontext des Gesprächs“ und nutzt die OpenAI-Technologie.
Konversationszusammenfassungen sind das dritte und letzte KI-Erlebnis. Wie der Name schon sagt, handelt es sich um eine KI, die Nachrichten zu Themen zusammenfasst. Ideal zum Nachholen, nachdem die Benutzer eine Weile weg waren. Die Funktion muss in den Servereinstellungen aktiviert werden und Discord plant, ab nächster Woche auf verschiedene Weise mit der Funktion zu experimentieren.
Discord hat einige zusätzliche KI-Funktionen für den Dienst enthüllt. Es gibt Avatar Remix, ein Open-Source-Tool, mit dem „Freunde mithilfe generativer Bildmodelle gegenseitig ihre Avatare neu mischen können“.
Discord-Entwickler erwägen auch, dem Dienst ein Whiteboard mit KI-Vorschaufunktion hinzuzufügen. Sie stellen fest, dass sie „einen gemeinsamen visuellen Raum für die Zusammenarbeit mit Freunden und Kollegen erkunden, einschließlich eines KI-gestützten Text-zu-Bild-Generators“.
Zu guter Letzt startet Discord im Rahmen seines ersten Ökosystemfonds, der letztes Jahr aufgelegt wurde, einen KI-Inkubator.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDiscord führt drei neue KI-Erlebnisse ein, darunter ein intelligentes Konversationssystem auf Basis von OpenAI. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert
Posthume Arbeit des OpenAI Super Alignment Teams: Zwei große Modelle spielen ein Spiel und die Ausgabe wird verständlicher
Jul 19, 2024 am 01:29 AM
Wenn die Antwort des KI-Modells überhaupt unverständlich ist, würden Sie es wagen, sie zu verwenden? Da maschinelle Lernsysteme in immer wichtigeren Bereichen eingesetzt werden, wird es immer wichtiger zu zeigen, warum wir ihren Ergebnissen vertrauen können und wann wir ihnen nicht vertrauen sollten. Eine Möglichkeit, Vertrauen in die Ausgabe eines komplexen Systems zu gewinnen, besteht darin, vom System zu verlangen, dass es eine Interpretation seiner Ausgabe erstellt, die für einen Menschen oder ein anderes vertrauenswürdiges System lesbar ist, d. h. so vollständig verständlich, dass mögliche Fehler erkannt werden können gefunden. Um beispielsweise Vertrauen in das Justizsystem aufzubauen, verlangen wir von den Gerichten, dass sie klare und lesbare schriftliche Stellungnahmen abgeben, die ihre Entscheidungen erläutern und stützen. Für große Sprachmodelle können wir auch einen ähnlichen Ansatz verfolgen. Stellen Sie bei diesem Ansatz jedoch sicher, dass das Sprachmodell generiert wird
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
SK Hynix wird am 6. August neue KI-bezogene Produkte vorstellen: 12-Layer-HBM3E, 321-High-NAND usw.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
GlobalFoundries erschließt Märkte wie KI und erwirbt die Galliumnitrid-Technologie von Tagore Technology und zugehörige Teams
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G