Re: [問卦] 所以現在最強的AI殺手級應用是啥?
※ 引述《semna (11)》之銘言:
: 邰嘎齁
: 現在走到哪都在談AI
: 還出現什麼AI內閣?????
: 到底是在AI啥小
: AI外送茶 AI魚訊 AI酒店
: 我就問你各位
: 現在有哪幾項AI應用或裝置
: 你是每天都要用到的?????
: 來莉紅哩供誇賣欸
我來開個頭好了
1. 圖形領域
這個各位應該很熟了,生圖修圖改圖
影像校正,加強影像品質等等
物件辨識
人臉辨識
2. 大語言模型
ChatGPT 等等,目前走向是多模
翻譯部份應該非常常用
3. 影片領域
影片生成看起來還有一段路,算力需求太高
但是一般換換臉,或是模仿別的影片這個還不錯
物件追蹤
4. 聲音領域
文字產生聲音,聲音轉成文字
5. 自動駕駛領域
FSD 等自動駕駛物件識別
不過我覺得最成熟的應該還是詐騙整合運用和 AI 自動生成讓人會想點進去的影片
尤其是戰宗教政治地位等等等等等
--
※ PTT 留言評論
43
Re: [請益] NVDA跟AMD怎麼突然崩了本來中午要去吃飯剛好看到這篇,雖然我說的內容可能大部分人也可能不太理解, 但巷子內的看到應該會覺得還是蠻怪的,當然有更多大神指點是更好的 ※ 引述《LDPC (Channel Coding)》之銘言: : 週末有點時間 之前寫的老黃故事 : 這幾年AI模型突飛猛進的一個關鍵點就是 泛化的能力26
Re: [請益] Tesla都是什麼樣的人在買的!?有空去看看YouTube 上FSD的影片 這邊隨便講幾個優勢 1.電動車領域領先Audi應該有3~5年 2.自動駕駛沒有對手 3.汽車生產工藝顛覆傳統,真的要屌打傳統車廠21
Re: [問卦] 為什麼AI 這2-3年進步這麼神速?我剛好研究所讀資工領域的。 你應該知道在這次AI大模型震撼世人之前,電腦科學界在紅啥嗎?? 就是Big Data,大數據,資料探勘。 但是因為"算力"不足,所以在十年前,幾乎都是關注於儲存與基礎處理而已。 譬如NoSQL數據庫與一些簡單的資料探勘,那個時候SVM分析歸類資料可火的。19
[情報] Tesla官方曝光了其神經網路視覺辨識成果影片: 來源: 在Tesla 官網的招聘頁面中,有一小段影片(應該是今天才放上去的)10
[閒聊] 哆拉A夢的道具又成真了OPENAI Sora 只需要給電腦一段文字描述 AI自動生成真實影像出來 哆啦A夢5
Re: [閒聊] 美術系怎麼看待這次Ai繪圖事件?你說的那些的專業翻譯,都是該領域的研究者/教授翻的, 如果找個翻譯研究所畢業的人,那個人也是翻不出來啦。 不然就是要那個翻譯所畢業的人,去花一、兩個禮拜學專業領域的內容。 但就算學了。也不會比該領域研究者翻的正確。 但這種程度AI也做的到,就花時間讓他多讀該專業領域內容就好。3
Re: [分享] 特斯拉FSD beta 來比眼力有沒有比AI好關於對車輛周遭環境的判別討論還不錯, 但是自動駕駛的進步還有一個關鍵就是駕駛行為, 何時該轉彎?如何轉彎?路口可以往前嚕一點再轉嗎?等等 參考影片: (看看特斯拉如何處理越過多線道左轉)- 肥宅我看2月份 公佈AI自動生成影片 大為震撼 現在已經5月惹 怎麼沒下文
- 阿肥外商碼農阿肥啦! 先說,自動輔助駕駛一直都是趨勢,不過當前即使最強的模型依然是輔助功能,不管是生 成式或是檢測模型都只能做到輔助。 然後不管是生成式模型或是判別模型都是一樣的,就是在預測某個出現的機率,像是檢測 模型的生成框他其實也是等效auto regressive(自回歸)的,當前很多檢測模型也會採用
爆
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