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【新智元导读】利用文本生成图片（Text-to-Image, T2I）已经满足不了人们的需要了，近期研究在T2I模型的基础上引入了更多类型的条件来生成图像，本文对这些方法进行了总结综述。
以脉冲神经网络（SNN）为代表的脑启发神经形态计算（neuromorphic computing）由于计算上的节能性质在最近几年受到了越来越多的关注 [1]。受启发于人脑中的生物神经元，神经形态计算通过模拟并行的存内计算、基于脉冲信号的事件驱动计算等生物特性，能够在不同于冯诺依曼架构的神经形态芯片上以低功耗实现神经网络计算。
为了应对 AI 发展带来的挑战，国内外研究者展开合作以避免其可能带来的灾难的发生。
不久前 OpenAI Sora 以其惊人的视频生成效果迅速走红，在一众文生视频模型中突出重围，成为全球瞩目的焦点。继 2 周前推出成本直降 46% 的 Sora 训练推理复现流程后，Colossal-AI 团队全面开源全球首个类 Sora 架构视频生成模型 「Open-Sora 1.0」，涵盖了整个训练流程，包括数据处理、所有训练细节和模型权重，携手全球 AI 热爱者共同推进视频创作的新纪元。
AI游戏，不拼技术先拼情绪价值
无论工具最初的建议看起来有多好，团队都应该跟进更多更具体的问题。
AI对字节广告和云业务的影响，比想象中更大。
自ChatGpt发布，全球又掀起一波AI创业浪潮，由AI衍生出的相关工具层出不穷，让艺术创作、广告、游戏制作领域效率提升数十倍。Sora于今年年初的发布，给视频领域带来全方面的震荡，世界仿佛是个巨大的模拟器，而Sora将成为其中解决视频生成问题的原点。
本文讨论了AI客服的一些问题和危害，包括提供错误信息、浪费时间、隐私泄露等。作者指出了AI客服在解决问题方面的不足，并强调了与人工客服相比的重要性。
阿里巴巴已经不满足于互联网巨头的称号了，它的下一步要做中国“Open AI”。