12月初,谷歌DeepMind发布了Genie 2。Genie系列AI系统被称为世界模型,能够在用户(人类或自动化AI智能体)在软件模拟的世界中移动时生成相应图像。虽然模型运行时的视频效果看起来像电子游戏,但DeepMind一直将Genie 2定位为训练其他AI系统的工具,帮助它们更好地完成设计任务。本周二,DeepMind宣布推出新的Genie 3模型,该实验室认为这是一个更优秀的AI智能体训练系统。
乍看之下,Genie 2到3的跃升并不如去年的升级那样显著。Genie 2使DeepMind的系统能够生成3D世界,即使在用户或AI智能体离开去探索生成场景的其他部分后,也能准确重构环境的一部分。环境一致性往往是之前世界模型的弱点,例如Decart的Oasis系统在记住其生成的Minecraft关卡布局方面存在困难。
相比之下,Genie 3提供的增强功能看起来更为温和,但在谷歌今日正式发布前举行的媒体简报会上,DeepMind研究总监Shlomi Fruchter和研究科学家Jack Parker-Holder认为,这些改进代表了通向通用人工智能道路上的重要里程碑。
那么Genie 3究竟在哪些方面表现更好?首先,它输出720p分辨率的画面,而不是前代的360p。它还能够维持更长时间的"一致"模拟。Genie 2理论上限制为60秒,但实际上模型往往会更早开始产生幻觉。相比之下,DeepMind表示Genie 3能够运行数分钟才开始产生伪影。
该模型的另一个新功能是DeepMind称之为"可提示的世界事件"。Genie 2具有交互性,用户或AI智能体能够输入移动命令,模型在生成下一帧后会做出响应。Genie 3能够实时完成这项工作。此外,可以通过文本提示来调整模拟,指示Genie改变其生成世界的状态。在DeepMind展示的演示中,模型被告知在一个人滑雪下山的场景中插入一群鹿。虽然鹿的移动方式不够逼真,但DeepMind表示这是Genie 3的杀手级功能。
如前所述,该实验室主要将模型视为训练和评估AI智能体的工具。DeepMind表示,Genie 3可用于教授AI系统处理其预训练未涵盖的"假设"场景。Fruchter说:"在模型能够部署到现实世界之前,还有很多工作要做,但我们确实将其视为更高效训练模型并提高其可靠性的方式。"他举例说,Genie 3可用于教导自动驾驶汽车如何安全避开突然出现在前方的行人。
尽管DeepMind对Genie进行了改进,但该实验室承认仍有大量工作要做。例如,该模型无法完美准确地生成现实世界位置,在文本渲染方面也存在困难。此外,为了让Genie真正有用,DeepMind认为模型需要能够维持模拟世界数小时而非数分钟。尽管如此,该实验室认为Genie已准备好产生现实世界的影响。
Parker-Holder说:"我们已经到达这样一个阶段:虽然你不会将Genie作为唯一的训练环境,但你确实可以发现一些你不希望智能体做的事情,因为如果它们在某些设置中表现不安全,即使这些设置并不完美,了解这一点仍然是有益的。你已经可以看到这将走向何方,随着模型的改进,它将变得越来越有用。"
目前,Genie 3尚未向公众开放。不过,DeepMind表示正在努力让更多测试人员使用该模型。
Q&A
Q1:Genie 3相比Genie 2有哪些主要改进?
A:Genie 3在三个方面有显著改进:首先是分辨率从360p提升到720p;其次是能够维持数分钟的一致模拟,而Genie 2往往在60秒内就开始产生幻觉;最重要的是新增了"可提示的世界事件"功能,可以通过文本提示实时修改模拟世界的状态。
Q2:Genie 3的主要用途是什么?
A:Genie 3主要用于训练和评估AI智能体,特别是处理预训练未涵盖的"假设"场景。例如,可以用来教导自动驾驶汽车如何安全避开突然出现的行人,帮助AI系统提高可靠性和安全性。
Q3:普通用户现在能使用Genie 3吗?
A:目前Genie 3尚未向公众开放。DeepMind表示正在努力让更多测试人员使用该模型,但还没有具体的公开发布时间表。
好文章,需要你的鼓励
Helios Towers供应链总监Dawn McCarroll在采访中分享了公司的数字化转型经验。作为一家在非洲和中东地区运营近15000个移动通信塔站的公司,Helios正通过SAP S/4Hana系统升级、AI技术应用和精益六西格玛方法论来优化供应链管理。McCarroll特别强调了公司Impact 2030战略中的数字包容性目标,计划在未来五年内培训60%的合作伙伴员工掌握精益六西格玛原则,并利用大数据和AI技术实现端到端的供应链集成。
德国弗劳恩霍夫研究院提出ViTNT-FIQA人脸质量评估新方法,无需训练即可评估图像质量。该方法基于Vision Transformer层间特征稳定性原理,通过测量图像块在相邻层级间的变化幅度判断质量。在八个国际数据集上的实验显示其性能可媲美现有最先进方法,且计算效率更高,为人脸识别系统提供了即插即用的质量控制解决方案,有望广泛应用于安防监控和身份认证等领域。
威胁行为者在npm注册表上传8个恶意包,伪装成n8n工作流自动化平台的集成组件来窃取开发者OAuth凭据。其中一个名为"n8n-nodes-hfgjf-irtuinvcm-lasdqewriit"的包模仿Google Ads集成,诱导用户在看似合法的表单中关联广告账户,然后将凭据传输到攻击者控制的服务器。这种攻击利用了工作流自动化平台作为集中凭据库的特点,能够获取多个服务的OAuth令牌和API密钥。
布朗大学联合图宾根大学的研究团队通过系统实验发现,AI医疗助手的角色设定会产生显著的情境依赖效应:医疗专业角色在急诊场景下表现卓越,准确率提升20%,但在普通医疗咨询中反而表现更差。研究揭示了AI角色扮演的"双刃剑"特性,强调需要根据具体应用场景精心设计AI身份,而非简单假设"更专业等于更安全",为AI医疗系统的安全部署提供了重要指导。