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本期看点：

1、 AI能为世界杯带来什么

2、 我们对 AI 的真实碳足迹有了更好的了解

3、 《麻省理工科技评论》:为什么Meta最新的大语言模型上线仅存活3天

4、 Meta将语言模型与战略推理相结合，在外交游戏中发挥人类水平

5、 英伟达推出带有专家降噪器集合的文本到图像扩散模型

6、 AIGC开始扩展至动漫制作领域

1、AI能为世界杯带来什么

世界杯作为全球最大的体育赛事，将于2022年11月20日至12月18日，在卡塔尔举办，据外媒评估，世界杯期间将有120万游客齐聚卡塔尔，为了避免发生混乱，卡塔尔已建立了一个由100名技术人员组成的技术中心，技术中心团队表示，应用人工智能技术，他们可以在控制中心远程控制所有八个体育场，通过控制所有八个世界杯体育场的22，000个安全摄像头和200，000个集成监控屏，操作人员可以随意调节体育场内的温度，锁定和解锁大门，检查人群流量，并随时告知有多少人在体育场中，以便全天候的关注观众，确保人群安全。

除此之外，球场之上，AI裁判，也已登场，卡塔尔世界杯将采用新的半自动越位技术，为裁判提供更好的技术支持，帮助判罚越位。AI裁判可以通过安装在体育场屋顶下方的 12 个专用跟踪摄像头，来跟踪足球和每个球员的位置；另外，AI裁判还通过在比赛用足球的内部放置一个惯性测量单元 (IMU) 传感器的方式，可以非常精确地检测踢球时间点。通过结合肢体和足球的跟踪数据并应用人工智能，新技术将会向视频裁判提供自动越位警报。在通知现场裁判之前，视频裁判会通过手动检查踢球点和自动创建的越位线来验证提议的决定。这意味着裁判可以更快、更准确地做出越位判断。

2、我们对 AI 的真实碳足迹有了更好的了解

提到大语言模型，大家讨论最多的可能是其对人工智能领域的影响，面对全球日益严峻的气候变化问题，我们却忽略了其产生的巨大能量，一个大语言模型往往需要数万个GPU来进行训练，而这数万GPU产生的碳足迹到底有多大仍然是一个谜，对其衡量评估也还没有一个标准方法。近日，人工智能初创公司 Hugging Face 对外表示，它提出了一种新的、更好的方法，用来更精确地计算大语言模型在整个生命周期，而不仅仅是训练期间产生的碳排放量。

为了测试其新方法，Hugging Face估计了他们推出的大语言模型BLOOM的总排放量，并使用了名为 Code Carbon 的软件工具，来实时跟踪计算 BLOOM 在 18 天内产生的二氧化碳排放量。这个过程涉及许多不同方面的叠加，包括在超级计算机上训练模型的能量、制造超级计算机硬件和维护其计算基础设施的能量，以及运行 BLOOM 所需的能量等。通过Code Carbon 实时跟踪计算，BLOOM 在18 天内训练所产生的碳排放达 25 吨，而在考虑到用来训练的计算机设备和更广泛的计算基础设施，以及实际运行BLOOM 所需的能量时，碳排放量估计会增长一倍。

3、《麻省理工科技评论》:为什么Meta最新的大语言模型上线仅存活3天

Galactica作为Meta 近日推出的新型大型语言模型，旨在帮助科学家总结学术论文、解决数学问题、生成维基文章、编写科学代码、注释分子和蛋白质等。但是，Galactica并没有像 Meta 所希望的那样大放异彩，一经开放使用，很快就被网友们发现了大量的Bug，与所有语言模型一样，Galactica是一个无法分辨事实与虚构的无意识机器人。同时，Galactica也遭到了大量科学家的强烈反对，德国马克斯·普朗克智能系统研究所所长Michael Black在推特上写道：“在所有情况下，它都是错误的或有偏见的，但听起来是正确和权威的。我认为这很危险。”

经过三天的争议，Mata无奈撤下了鼓励大家试用的公开演示。

4、Meta将语言模型与战略推理相结合，在外交游戏中发挥人类水平

AI聊天机器人一直被人诟病是机械的复读机，近期，Meta在Science上发布最新的AI成果——AI模型CICERO（西塞罗），CICERO的核心是由一个有2.7亿参数的BART模型训练而来的对话引擎和一个由能够基于现况计算出最优选择的规划算法而成的战略推理引擎共同驱动的，该成果一经发布，就在网上引发热议。

LeCun也称它为：里程碑式的研究！

5、英伟达推出带有专家降噪器集合的文本到图像扩散模型

生成式人工智能 (AI) 作为近期的一个热门的话题，伴随着大量应用的落地，AI生成图片、文字、音频甚至视频等内容也渐渐走入了人们的日常，近期，Nvidia将文本到图像模型eDiff-I进行了首次亮相，与通过迭代去噪过程执行图像合成的其他主要生成文本到图像模型不同，Nvidia 的 eDiff-I 使用专家去噪器集合，专门对生成过程的不同间隔进行去噪，并且Nvidia通过独特的图像合成算法，使eDiff-I具有即时风格转换和直观的文字绘画功能，这被eDiff-I 背后的开发人员描述为“新一代生成式 AI内容创建工具”。

6、AIGC开始扩展至动漫制作领域

随着 OpenAI 的DALL-E 2、谷歌的Imagen和 Meta 的 Make-a-Scene 等生成式AI开始投入使用，AI生成图片、文字、音频甚至视频等内容几乎呈现一种井喷式的发展，研究者们持续在各种图像和视频内容领域发力。近期，一篇：“AnimeRun: 2D Animation Visual Correspondence from Open Source 3D Movies”的文章指出现有的2D动画片数据集存在画面构成简单且角色动作单调的问题，这使得它们不足以模拟真实的动画。作者团队提出了一种新的大规模2D视觉一致性动画数据集AnimeRun，将开源的3D电影转换为2D风格的完整画面，同时保留有原始画面中移动的背景和多个主体角色之间的交互动作。

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▼ 往期精选 ▼

1、MoPaaS AI 动态周报: 2022-11-18：Copilot 版权纠纷；MIT打破液态AI计算瓶颈；大型科学语言模型上线

2、MoPaaS AI 动态周报: 2022-11-11：AI 下一步走向何方？AlphaGo 可以被击败吗？多模态 ML+精准医疗

3、MoPaaS AI 动态报告: 2022-11-04：企业AI现状报告；AI 可以帮助你写论文吗；百度发布生成 AI 模型

4、MoPaaS AI 动态报告: 2022-10-28：NeuroAI 催化人工智能革命；泊松流击败扩散模型；大模型不理解人类语言