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AIDaily 035/100
每天都能接收到无数条与AI、科技、艺术、经济相关的信息。
但是感觉自己就像那只掰玉米的熊，掰了一路，最后出来发现只剩下手里的两根玉米🌽。
今年希望能够以Newsletter的形式，给自己掰下来的玉米们找个背篓。
人们会被自己热爱的事物改变，而没有人因为给予而贫穷。
Vol.035
by Rocket
📈 Freepik 收购图像放大服务 Magnific，揭示 AI 产品开发潜力
图像放大服务 Magnific 被 Freepik 收购，这不仅是 AI 产品独立开发的一个典型案例，也展示了 AI 技术在图像处理领域的商业潜力。
关键数据点：
- 2 人团队：Magnific 作为一个只有两名成员的团队，展示了小型团队也能通过 AI 技术实现显著的商业成就。
- 725,000 注册用户：证明了其服务在市场上的受欢迎程度和用户基础的规模。
- 大量付费订阅者：表明了其商业模式和产品能够实现盈利。
- 零投资、零推广费用：突显了产品本身的质量和市场吸引力，以及通过口碑和自然增长实现用户获取的能力。
- 50% 的代码由 GPT-4 编写：这揭示了 AI 在软件开发中的潜力，减少了人力成本并加速了开发过程。
作为收购的一部分，Magnific 还公布了一些用户激励措施：
- 注册用户：将获得积分，使未付费用户也有机会体验服务。
- 付费订阅用户：将获得 2500 积分，而曾经付费的用户会获得 500 积分。
这次收购不仅为 Magnific 带来了更大的发展平台，也为 Freepik 提供了进一步扩展其服务和产品线的机会。同时，这也是对 AI 技术在内容创作和图像处理领域应用潜力的一次肯定。通过整合资源和专业知识，Freepik 和 Magnific 有望为用户提供更加丰富和高质量的服务。
🗓️ OpenAI 推迟新产品发布会
OpenAI 将其原定于本周四举行的产品展示活动推迟到了下周一。预计在这次活动中，OpenAI 将展示一款新的与搜索相关的人工智能产品，旨在与谷歌和 Perplexity 竞争。
细节：
- OpenAI 原本计划在明天举行活动分享产品更新和演示，但已将活动推迟到下周一。
- 尽管活动的具体内容尚未公开，但最近的报道表明 OpenAI 正在开发一款搜索产品，以挑战谷歌和 Perplexity。
- 报告还提到了来自微软的“更激烈的竞争”，微软也在训练自己的大型内部人工智能模型 MAI-1。
- OpenAI 的高管最近在媒体上发表了一些引人注目的评论，Brad Lightcap 认为当前的技术在一年内将“糟糕得可笑”，而 Sam Altman 则称 GPT-4“有点令人尴尬”。
重要性：
- 全世界都在期待 OpenAI 的下一个重大发布，但看起来我们可能需要再多等待一些时间。
- 尽管有关微软和苹果的公告可能导致了这次推迟的猜测，但 OpenAI 自信的评论表明，该公司对自己的技术充满信心，并不过分担心竞争。
这次推迟可能增加了对 OpenAI 新产品的期待和猜测，同时也显示了 AI 领域内部的竞争日益激烈。随着各大科技公司都在积极开发和改进自己的 AI 技术，我们可以预期未来会有更多创新的 AI 产品和服务问世。
🛡️ 微软构建首个完全离线 AI 模型，助力美国间谍机构安全分析机密文件
据报道，微软开发了首个完全与互联网断开连接的人工智能模型，使美国间谍机构能够在不冒数据泄露风险的情况下分析绝密文件。
关键点：
- 离线 AI 模型：该模型设计为完全离线运行，以防止任何潜在的网络攻击或数据泄露。
- 安全分析：美国间谍机构现在可以使用这个 AI 模型来处理和分析敏感或机密信息，而不必担心网络安全问题。
- 数据保护：这一举措体现了对数据保护和隐私的高度重视，尤其是在处理国家安全相关的信息时。
微软的这一成就标志着在 AI 安全性方面的重大进步，也为其他需要处理敏感数据的组织提供了一个安全的解决方案。通过这种方式，微软不仅展示了其在 AI 技术领域的领导地位，也强调了对客户数据安全和隐私保护的承诺。
💼 Holistic AI 获得 2 亿美元资金支持，开发多智能体 AI 模型
Holistic AI 获得了 2 亿美元的融资，用于开发专注于记忆、规划和决策的多智能体人工智能模型。这个团队由前 Google DeepMind 科学家领导。
关键点：
- 资金规模：Holistic AI 获得了一笔巨额投资，这将极大地推动公司在 AI 领域的研究和产品开发。
- 研究重点：公司的研究重点是开发能够模拟复杂决策过程的多智能体 AI 模型，这些模型在记忆、规划和决策方面具有高级能力。
- 团队背景：领导该团队的是一群在 AI 领域具有丰富经验的前 Google DeepMind 科学家，他们的专业知识和技术背景将为公司的发展提供强有力的支持。
这笔资金的注入不仅证明了市场对高级 AI 技术的高度兴趣和需求，也显示了投资者对 Holistic AI 团队及其愿景的信心。随着 AI 技术的不断进步，多智能体系统在自动化、机器人技术、游戏开发和模拟等领域的应用前景广阔。Holistic AI 的发展可能将为这些领域带来突破性的创新。
🎨 Leonardo.Ai 发布创新功能：内容参考和多风格参考
Leonardo.Ai 推出了两项新功能——内容参考（Content Reference）和多风格参考（Multi-Style Reference），旨在提升创意输出的水平。这些功能目前仅对付费用户开放。
内容参考：
- 利用任何输入图像的形状和形式来指导图像生成，这不仅涉及深度或边缘映射的控制网络，还能在语义层面上引导生成过程。
- 用户的提示将决定生成图像的颜色和风格，非常适合对现有图像进行风格重塑。
- 可以与风格参考结合使用，提供以下应用场景：
- 重新设计样式：使用现有图像作为内容参考，并通过不同的风格参考进行转换。
- 变体：使用现有图像作为内容参考，并通过调整提示来创建变体。
- 文本：使用大文本图像作为内容参考，并将其转换为高度风格化的输出。
多风格参考：
- 为希望精确混合不同风格的创作者设计的功能，允许添加多达 4 个风格参考，并独立地对它们进行加权。
- 功能可以结合纹理、流派和艺术风格，创造出独特的图像效果。
- 需要注意的是，风格参考的强度会在各个参考之间共享，但每个参考的权重可以独立调整。
这些新功能的推出，为艺术家和设计师提供了更多的创意自由度和控制能力，使他们能够在图像生成和风格化方面实现更精细的定制和创新。Leonardo.Ai 通过这些创新工具，进一步巩固了其在 AI 创意工具领域的领先地位。