Google 云端数据库升级，推动生成式 AI 能力
谷歌在东京Next 2024大会上发布了多项数据库和AI新功能，旨在通过升级Spanner数据库和在BigQuery及Looker中引入生成式AI，提升其在云计算市场的竞争力，改变其当前第三名的位置。
Spanner 数据库的多模型支持
Google 云计算的 Spanner 数据库迎来重大升级，将从单一的关系模型扩展到支持图数据库、向量搜索和全文搜索等多种数据模型。这些新特性将显著提升 Spanner 在生成式 AI 应用中的能力。
谷歌数据库副总裁 Andi Gutmans 解释说，Spanner Graph 支持的图模型能帮助理解数据之间的关系，同时结合 Spanner 的强一致性、可用性和扩展性，使数据处理更加智能。Spanner的图功能并非强制实施，客户可以选择在现有数据基础上构建图模型，也可以与现有数据进行查询。
新版本的 Spanner 还将支持图查询语言（GQL）和全文搜索，减少对外部搜索引擎的依赖，并支持向量嵌入，以增强语义搜索能力。Gutmans 强调，Spanner 现在整合了关系模型、图模型、全文搜索模型和向量搜索模型，提供高度可用、一致和可扩展的智能应用构建能力。
此外，Spanner 的包装调整为标准版、企业版和企业高级版，增加了灵活性和成本透明度，其中企业版包括复制成本。
BigQuery 和 Looker 的生成式 AI 功能
在数据分析和商业智能领域，谷歌云计算也带来了重要的更新。BigQuery 和 Looker，这两个核心分析工具，将引入新的生成式 AI 功能，与谷歌的 Vertex AI 及其 Gemini 品牌基础模型进行更多集成。
扩展数据处理能力
除了对 Spanner、BigQuery 和 Looker 的升级，Google 云计算还宣布支持在 BigQuery 中使用开源的 Apache Spark 和 Apache Kafka 进行数据流处理，并推出了 Analytics Hub 的新实时流选项，允许用户订阅并获取实时数据流。此外，还推出了一项新的数据迁移服务，旨在帮助客户迁移到 BigQuery。
这些更新展示了 Google 云计算在数据库和数据分析领域的战略发展和技术创新，力求为客户提供更强大的数据处理能力和更智能的分析工具。这些新功能将为各行各业的数据处理和决策提供更多支持，推动生成式 AI 的广泛应用。
生成式人工智能语音转语音技术：未来的展望与挑战
生成式人工智能语音转语音技术正革新通讯领域。这项技术能实时将一个人的声音转换为另一个人的声音，甚至不同语言，应用潜力巨大。从提升客户服务到丰富游戏体验，再到辅助执法，前景令人兴奋。
语音转语音技术经历了显著进步。从早期产生的不自然语音，到如今依靠循环神经网络 (RNN) 和生成对抗网络 (GAN) 实现高保真语音转换。现代深度学习模型如 Tacotron 和 Tacotron 2 能生成更自然的声音，涵盖声调、音高和节奏。
最新突破
基于 Transformer 的模型如 OpenAI 的 GPT-3 和 Google 的 T5 在语音转语音任务中表现出色，这些模型最初是为语言生成而设计的，现已成功应用于语音转语音任务，利用大量文本和音频数据来实现高度准确的语音转换。Tacotron 和 Tacotron 2 的序列到序列学习与注意力机制使语音转换更加自然流畅。零样本语音转换技术也开始出现，使得在数据稀缺的情况下仍能复制特定声音，带来个性化体验的新机会。
现实世界的用例和变革潜力
客户服务：技术提升了客服体验，例如 Meaning 的语音协调软件优化对话，SoftBank 的情绪消除技术减轻客服人员压力。。
娱乐：配音演员可为不同角色和语言改变声音，历史人物的声音可用于教育内容，丰富了游戏和虚拟现实中的故事讲述。。
无障碍体验：技术提供个性化合成声音，帮助语言障碍人士更自然地交流，并通过互动教育工具提升语言学习效果。
伦理与挑战
技术进步带来了隐私和道德挑战。高度逼真的深度伪造技术可能被滥用，消除口音和情绪可能影响文化真实性。人工智能语音中的偏见问题也需关注，研究人员正致力于减少偏见。
隐私问题尤为突出，语音数据的收集和使用需加强保护，确保内容真实性和完整性至关重要。
未来，生成式人工智能语音转语音技术有望在效率、准确性和安全性上取得突破。无监督学习和多模式人工智能系统的发展，将推动更自然的交互体验。
麻省理工学院突破性 AI 模型可预测乳腺癌
麻省理工学院的研究人员开发了一种新型人工智能模型，能够在临床诊断前长达5年内检测乳腺癌，可能会彻底改变早期干预的方式并挽救无数生命。
关键技术细节：
AI 分析了122名患者的560个组织样本的染色质图像，识别了导管原位癌（DCIS）不同阶段的8种细胞状态。
该模型综合考虑了细胞组成和空间排列，从而揭示了组织结构在预测疾病进展中的重要性。
使用卷积变分自动编码器，AI能够从简单的染色质图像中学习，这种方法比复杂的测序技术更具成本效益和可访问性。
该模型能够在看似正常的组织中检测到与浸润性癌症相关的细胞状态。
目前乳腺癌在早期发现时的5年生存率约为90%，这项5年的预测和干预技术有望显著改善患者的预后。
这一突破标志着人工智能在医疗领域的巨大潜力。从早期疾病检测到个性化治疗和药物发现，AI 有望在未来十年内以我们刚刚开始想象的方式改变医疗实践和患者护理。
随着我们不断利用人工智能的力量，不仅在改善医疗保健，也在重新定义我们对抗癌症等疾病的可能性。