OpenAI研究出防止AI失控的方法、Google AI音乐生成工具升级、实时涂鸦生成3D模型、字节跳动音乐生成模型…

12月15日XiaoHu.AI 日报更新

FunSearch：DeepMind 的创新性问题解决技术

MusicFX：Google 的 AI 音乐生成模型

OpenAI 超级对齐项目：弱 AI 指导强 AI

深度学习论文精读视频仓库

StemGen：字节跳动的音乐生成模型

Real-time Sketch to 3D：涂鸦生成 3D 模型

阅读时长: 6 minutes

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FunSearch：DeepMind 的创新性问题解决技术

DeepMind 开发了 FunSearch，一种结合大语言模型和自动检查程序的新技术，用于创造性地解决问题并确保答案的正确性。FunSearch 已成功应用于解决数学和计算机科学中的难题，如帽子集问题和装箱问题。以下是 FunSearch 的主要原理和应用：

主要原理：

大语言模型：通过分析大量文本数据，生成可能的解决方案或思路。

自动“评估器”：检查和评估语言模型生成的解决方案，过滤掉不可靠或错误的想法。

迭代过程：基于评估器的反馈，语言模型尝试生成新的、更好的解决方案。

应用于实际问题：

帽子集问题：FunSearch 生成程序寻找解决方案，找到了过去 20 年中最大的帽子集。

装箱问题：FunSearch 生成的程序超越现有启发式方法，使用更少的箱子装载物品。

技术意义：

FunSearch 的创新性在于结合创造性思维和准确性，适用于解决复杂的科学问题。

它不仅生成解决方案，还提供关于如何得到这些解决方案的解释，有助于用户理解逻辑和思路。

更多信息：

详细：https://deepmind.google/discover/blog/funsearch-making-new-discoveries-in-mathematical-sciences-using-large-language-models/

论文：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/DeepMind.com/Blog/funsearch-making-new-discoveries-in-mathematical-sciences-using-large-language-models/Mathematical-discoveries-from-program-search-with-large-language-models.pdf

FunSearch 的推出代表了在解决复杂问题方面 AI 技术的一个重要进步，尤其在需要创新思维和高准确度的领域。随着这种技术的发展，我们可以期待它在科学研究和其他领域的更广泛应用。

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MusicFX：Google 的 AI 音乐生成模型

Google 的 AI 音乐生成模型已升级，并更名为 MusicFX。这个模型可以根据用户的文字提示生成音乐，具有高度的灵活性和简便的操作方式。以下是 MusicFX 的主要功能和使用方法：

主要功能：

文字提示生成音乐：用户只需输入文字提示，MusicFX 即可生成音乐。

定制化音乐风格：用户可以选择特定的音乐风格、音乐元素、乐器和场景进行组合，打造个性化音乐。

音乐编辑选项：生成音乐后，还可以调整诸如种子（seed）、时长、是否循环等设置进行再编辑。

音乐生成长度：

MusicFX 能够生成最长达 70 秒的音乐片段。

使用体验：

操作简单，适合各种用户，无论是音乐制作新手还是有经验的音乐家。

提供丰富的音乐风格和元素选择，满足不同的音乐创作需求。

更多信息：

MusicFX传送门：https://aitestkitchen.withgoogle.com/tools/music-fx

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OpenAI 超级对齐项目：弱 AI 指导强 AI

OpenAI 公布了超级对齐项目的一项最新研究成果，探索了使用能力较弱的 AI 模型来指导和控制更强大的 AI 模型的方法。这项研究旨在解决未来 AI 超越人类智能时的有效控制问题。

主要发现和原理：

弱到强泛化概念：利用较弱的 AI 模型监督和指导较强的 AI 模型。

实验设置：使用 GPT-2 监督 GPT-4 的训练。

研究结果：GPT-4 在 GPT-2 的指导下达到介于 GPT-3 和 GPT-4 之间的性能水平，表明即使较弱的模型也能有效影响较强模型。

研究意义：

弱监督的有效性：即使能力较弱的 AI 模型也可以有效地指导更强大的模型。

对未来 AI 对齐的启示：即使在 AI 超越人类智能的情况下，人类（作为相对弱的监督者）可能仍能有效控制 AI。

超人类智能的安全管理：为安全管理超级智能 AI 提供新思路，即通过适当的方法和技术，弱监督者也能保持对高级 AI 的有效控制。

更多资源：

GitHub：https://github.com/openai/weak-to-strong

论文：https://cdn.openai.com/papers/weak-to-strong-generalization.pdf

申请：https://openai.com/blog/superalignment-fast-grants

这项研究开辟了 AI 对齐和控制领域的新途径，提供了对未来超级智能 AI 的安全管理和有效控制的可能性。随着 AI 技术的不断进步，这类研究对于确保 AI 安全和符合人类利益将变得越来越重要。

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深度学习论文精读视频仓库

这个 GitHub 仓库是一个深度学习论文精读的宝库，包含了对计算机视觉、自然语言处理、多模态学习等多个领域内深度学习论文的详细解读和深入讨论的视频。以下是仓库中包含的论文分类和资源链接：

论文分类：

计算机视觉：涵盖 CNN、Transformer、Object Detection 等领域的论文。

多模态学习：包括与 CLIP、ViLT 等多模态学习相关的论文。

自然语言处理：涉及 Transformer、GPT 等 NLP 领域的论文。

计算机系统：探讨参数服务器、GPipe 等系统方面的论文。

图神经网络：介绍图神经网络相关的论文。

优化算法：涉及 Adam 等优化算法的论文。

新领域应用：包括 AlphaGo、AlphaFold 等新领域应用的论文。

更多信息：

GitHub：https://github.com/mli/paper-reading?tab=readme-ov-file

这个仓库是对于从事 AI、机器学习、深度学习等领域的研究人员和学生的宝贵资源。它提供了一种有效的学习方式，即通过专家对重要论文的逐段解读和深入讨论，来加深对深度学习领域的理解和知识。这些视频可以帮助观众更好地理解复杂的概念和方法，促进研究和实践的进步。

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StemGen：字节跳动的音乐生成模型

字节跳动开发的 StemGen 是一种新型音乐生成模型，专注于通过聆听并理解给定的音乐上下文来生成新音乐。以下是 StemGen 的主要功能特点和技术创新：

主要功能特点：

端到端音乐生成：直接从音乐输入生成音乐输出，无需人工干预。

上下文感知能力：聆听并理解给定的音乐上下文，然后基于这个上下文生成新音乐。

创造性和适应性：能够创造性地生成新的音乐片段。

高质量音频输出：生成音乐质量高，适合用于各种音乐制作和创作场景。

易于集成和使用：设计易于集成到现有音乐制作流程中。

技术创新：

结合深度学习、音频分析和创造性生成技术。

能够处理复杂的音乐生成任务。

工作原理：

音频分析：分析输入音乐的节奏、旋律、和谐和风格等。

上下文理解：理解音乐的上下文，包括元素组合。

音乐生成：基于输入音乐理解生成新音乐片段。

非自回归模型架构：更快地生成音乐，保持高质量输出。

音频编码和解码：处理音频信号和生成音乐数据。

项目及演示：https://julian-parker.github.io/stemgen/

论文：https://arxiv.org/abs/2312.08723

他们还基于 mingus StemGen 模型构建了一个实时音乐表演设备的原型。这个设备允许用户实时与音乐互动，通过按下生成按钮来即时创造新的音乐内容。

这个应用程序允许对四个音频通道进行循环播放。每个通道都有一个“生成”按钮。当用户按下这个按钮时，它会将当前混合循环作为上下文提供给 StemGen 模型。

模型会根据用户的选择生成新的音乐片段，如特定类型的旋律或节奏。

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Real-time Sketch to 3D：涂鸦生成 3D 模型

CSM_ai 推出了一个创新的功能，Real-time Sketch to 3D，它允许用户从简单的草图或涂鸦实时生成 3D 模型。这个功能为艺术家、设计师以及任何对 3D 建模感兴趣的人提供了一个直观且易于使用的工具。以下是该功能的主要特点和体验方法：

主要特点：

实时生成：从草图或涂鸦实时生成 3D 模型。

直观的操作：用户友好的界面，适合所有水平的用户，无论是专业艺术家还是业余爱好者。

导出功能：生成的 3D 模型可以导出到各种 3D 软件中，方便进一步编辑和使用。

使用体验：

免费体验：目前，用户可以免费体验这个功能。

操作简单：用户无需复杂的 3D 建模知识，只需画出基本的草图或涂鸦即可。

体验方式：

历史项目记录：xiaohu.ai

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