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在周三举办的AkutagawaPrize颁奖典礼上，33岁的日本文学奖得主RieKudan坦言，她的小说《Tokyo-toDojo-to》中大约有5%是通过ChatGPT生成的。该小说讲述了一个位于未来东京的高层监狱和建筑师对罪犯的不宽容，AI是小说中的重要主题。这或许代表了未来文学创作与AI共生共荣的可能性。

在经历过多番拉扯之后，上个月苹果终于在欧洲认输，宣布预计在年3月前对AppStore进行更改，允许第三方AppStore在欧洲市场使用。其他很多国家和地区的用户都非常羡慕，现在日本决定效仿欧盟，强制苹果开放应用侧载。毕竟第三方AppStore下载安装应用，不仅关系到风险安全问题是苹果的摇钱树。

12月23日14点30分左右，在日本本州新潟县汤泽町的神乐滑雪场，一名中国女子滑雪时意外被积雪掩埋不幸遇难。当事女子年仅27岁，姓符，滑雪时摔倒被积雪掩埋。

7、注意保护措施滑雪前做好身体检查，购买必要的保险，滑雪中佩戴头盔、护目镜等装备。

日本初创公司PreferredNetworks正在加大对定制人工智能芯片的投资，以确保在生成式人工智能的进步中获得关键硬件。图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney该公司的投资者包括丰田和发那科等大型企业。并计划在年之前将纯计算能力提供给客户。

当地时间1月2日，日本东京羽田机场跑道发生火灾，一架日本航空飞机起火。另据日本电视台2日最新报道称，在东京羽田机场起火的日本航空飞机可能是与日本海上保安厅的飞机发生了碰撞。年11月16日该机型还获得了一笔大单，阿联酋航空与签署协议增购15架A350-900飞机，将其所订购的A350飞机总数增至65架。

日本气象厅消息，当地时间1月1日下午4点06分，日本石川县能登半岛接连发生三次强震，最高为7.6级，当地随即发布海啸预警。当地媒体报道称，目前日本石川县能登地区等地，发布的海啸预警级别为大海啸预警。媒体均在即时播报地震海啸信息，呼吁民众立刻从危险区域撤离；目前，日本东北新干线、上越新干线及北陆新干线全部暂停运行。

日本石川县能登半岛发生7.6级地震引发了日本海岸线扩大，地面出现上升的情况。日本国土地理院研究人员分析卫星观测数据，发现从能登半岛珠洲市经轮岛市至志贺町的沿岸海底隆起露出水面，总长度大约85公里。根据公开统计数据显示，全球有1/10的火山位于日本，1/5的地震发生在日本，所以，日本是一个地震较为活跃的国家之
一，没有办法，这是属于环太平洋地震带、火山带最为典型的地带之
一，这也是世界公认的。

据报道，日本石川县能登半岛地震导致沿海部分海底抬升变成陆地。轮岛市皆月湾一带海底隆起大约4米，海岸线向海中推进大约200米。6日深夜发生的一次地震最大震度达到6弱。

SPARC是一种用于图文对预训练的简单方法，旨在从图像-文本对中预训练更细粒度的多模态表示。它利用稀疏相似度度量和对图像块和语言标记进行分组，通过对比细粒度的序列损失和全局图像与文本嵌入之间的对比损失，学习同时编码全局和局部信息的表示。SPARC在粗粒度信息的图像级任务和细粒度信息的区域级任务上均表现出改进，包括分类、检索、目标检测和分割。此外，SPARC提高了模型的可信度和图像描述能力。

DiffusionGPT是一种基于大型语言模型（LLM）的文本到图像生成系统。它利用扩散模型构建了针对各种生成模型的领域特定树，从而能够无缝地适应各种类型的提示并集成领域专家模型。此外，DiffusionGPT引入了优势数据库，其中的思维树得到了人类反馈的丰富，使模型选择过程与人类偏好保持一致。通过广泛的实验和比较，我们展示了DiffusionGPT的有效性，展示了它在不同领域推动图像合成边界的潜力。

FreGrad是一款轻量快速的频率感知扩散声码器，旨在生成逼真的音频。其框架包括离散小波变换、频率感知扩张卷积和一系列增强模型生成质量的技巧。在实验中，FreGrad相比基准模型，训练速度提升3.7倍，推理速度提升2.2倍，同时模型大小减少0.6倍（仅178万参数），而不牺牲输出质量。

万能影室是一个高效的视频创作应用程序。利用AI语音、图片、视频技术,它帮助创作者自动完成语音编辑、智能制图、视频翻译等工作,大大提升创作效率。主要功能包括:语音转文字自动编辑图片转视频制作动画智能画图设计封面AI模型提供人声、识图等服务定位于个人、企业创作者,定价合理,使用简单高效。

VMamba是一种视觉状态空间模型，结合了卷积神经网络（CNNs）和视觉Transformer（ViTs）的优势，实现了线性复杂度而不牺牲全局感知。引入了Cross-Scan模块（CSM）来解决方向敏感问题，能够在各种视觉感知任务中展现出优异的性能，并且随着图像分辨率的增加，相对已有基准模型表现出更为显著的优势。

AnimatableDreamer是一个从单眼视频中生成和重建可动画非刚体3D模型的框架。它能够生成不同类别的非刚体对象,同时遵循从视频中提取的对象运动。关键技术是提出的典范分数蒸馏方法,将生成维度从4D简化到3D,在视频中的不同帧进行降噪,同时在唯一的典范空间内进行蒸馏过程。这样可以保证时间一致的生成和不同姿态下的形态逼真性。借助可微分变形,AnimatableDreamer将3D生成器提升到4D,为非刚体3D模型的生成和重建提供了新视角。此外,与一致性扩散模型的归纳知识相结合,典范分数蒸馏可以从新视角对重建进行正则化,从而闭环增强生成过程。大量实验表明,该方法能够从单眼视频生成高灵活性的文本指导3D模型,同时重建性能优于典型的非刚体重建方法。

VisionMamba是一个高效的视觉表示学习框架,使用双向Mamba模块构建,可以克服计算和内存限制,进行高分辨率图像的Transformer风格理解。它不依赖自注意力机制,通过位置嵌入和双向状态空间模型压缩视觉表示,实现更高性能,计算和内存效率也更好。该框架在ImageNet分类、COCO目标检测和ADE20k语义分割任务上,性能优于经典的视觉Transformers,如DeiT,但计算和内存效率提高2.8倍和86.8%。

Unspam.io是一款旨在帮助用户轻松过滤垃圾邮件的工具。通过连接Gmail或GoogleWorkspace账户，并利用训练有素的人工智能来扫描新邮件中的垃圾邮件，Unspam能够自动标记或归档垃圾邮件，让用户体验一个整洁无杂的收件箱，专注于真正重要的事情。该产品注重隐私安全，用户的邮件不会被存储或记录，仅在内存中短暂存在。Unspam的创始人Louw表示，Unspam的初衷是帮助用户减少垃圾邮件对工作和生活的干扰，而不是阅读或记录用户的邮件。用户可以放心使用Unspam，专注于更重要的事务。

VoxCraft是一个通过AI生成3D模型的网站。它可以快速生成高质量的3D模型,无需用户具备3D建模经验。这些AI生成的模型可以无缝地导入流行的3D软件如Blender,非常方便地集成到用户的3D工作流程中。VoxCraft拥有简单易用的界面,用户仅需提供少量文本描述,就可以获得设计完美的3D模型。它大大提高了3D内容创作的效率。

ASPIRE是一个设计精良的框架,用于增强大型语言模型的选择性预测能力。它通过参数高效的微调训练LLM进行自我评估,使其能够针对生成的答案输出置信度分数。实验结果表明,ASPIRE在各种问答数据集上明显优于目前的选择性预测方法。

该论文提出了对图像生成模型进行评估的新指，提出了FrechetInceptionDistance(FID)指标存在的问题，并提出了一种新的评估指标CMMD。通过大量实验证明，FID指标对文本到图像模型的评估可能不可靠，而CMMD指标可以更可靠地评估图像质量。

CustomVideo是一个新颖的框架，旨在生成在多个主题引导下保持身份的视频。该产品首先鼓励多个主题的共同出现，然后通过基本的文本到视频扩散模型设计了一个简单而有效的注意力控制策略，以在扩散模型的潜在空间中解开不同的主题。此外，该产品还通过从给定的参考图像中分割对象并为注意力学习提供相应的对象掩码，帮助模型专注于特定的对象区域。同时，他们还收集了一个多主题文本到视频生成数据集作为全面的基准，其中包括69个个体主题和57个有意义的对。大量的定性、定量和用户研究结果表明，与先前的最先进方法相比，我们的方法具有显著优势。

VideoCrafter2是一个视频生成AI模型,能够根据文本描述生成高质量、流畅的视频。它通过克服数据局限,实现了高质量视频生成的目标。该模型可以生成照片级质量的视频,支持精细的运动控制和概念组合。用户只需要提供文本描述,VideoCrafter2就可以自动生成剧本级别的视频作品,可用于视频创作、动画制作等领域。

ReadingCoach是一个基于AI的在线阅读辅导软件。它可以帮助学生根据自己的兴趣和能力,与AI共同创作个性化的故事,从而提高他们的阅读流畅度和信心。该软件会检测学生在阅读中遇到的难词,并自动设置阅读练习,帮助巩固这些难点词汇。它还具有ImmersiveReader功能,可以为通用认知障碍和阅读障碍学生提供辅助。学生可以通过连续阅读和解锁新的故事元素来获得成就感。ReadingCoach可供教师和学校使用,也可供家长通过网页或Windows应用为孩子使用。

ChatQA是一系列对话问答（QA）模型，可以达到GPT-4级别的准确性。我们提出了一种两阶段指导调优方法，可以显著提高大型语言模型（LLMs）的零射击对话QA结果。为了处理对话式QA中的检索，我们在多轮QA数据集上对密集检索器进行微调，这提供了与使用最先进的查询重写模型相当的结果，同时大大降低了部署成本。值得注意的是，我们的ChatQA-70B在10个对话QA数据集的平均得分上可以胜过GPT-4（54.14vs.53.90），而不依赖于OpenAIGPT模型的任何合成数据。

本产品是一种自奖励语言模型，通过LLM作为裁判，使用模型自身提供的奖励信号进行训练。通过迭代的DPO训练，模型不仅可以提高遵循指令的能力，还能提供高质量的自我奖励。经过三次迭代的Fine-tuning，本产品在AlpacaEval2.0排行榜上超过了许多现有系统，包括Claude2、GeminiPro和GPT-。这项工作虽然只是初步研究，但为模型在两个方面持续改进的可能性打开了大门。

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TOFU数据集包含根据不存在的200位作者虚构生成的问答对,用于评估大型语言模型在真实任务上的遗忘性能。该任务的目标是遗忘在各种遗忘集比例上经过微调的模型。该数据集采用问答格式,非常适合用于流行的聊天模型,如Llama2、Mistral或Qwen。但是,它也适用于任何其他大型语言模型。对应的代码库是针对Llama2聊天和Phi-1.5模型编写的,但可以轻松地适配到其他模型。

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