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顶流再就业、砍价100万买房、反咬狗一口是否犯法…这届AI再度进化

4月9日—12日，AI创造力大展正在北京举办，局妹带大家看看现场有哪些好玩的

（意识模拟的先驱？）【精译】实现全局工作空间的认知架构——LIDA架构

https://www.youtube.com/watch?v=U7ofPzjMeqE LIDA是一个实现了全局工作空间的认知架构。认知架构领域是试图在计算机上，构建特定于人类心理和认知的软件，以模拟人类认知，或是提供认知智能的AI。 个人认为，未来意识转移，或许最开始可以从认知架构领域和计算认知科学领域借鉴，因此，本视频搬运了认知架构领域里面，几乎可以说唯一实现意识理论的，那就是LIDA的介绍（应该是他们的一场线上学术会议），绝大多数认知架构没有实现意识，在实现意识相关的少之又少的认知架构里，LIDA尤为突出。它由孟菲斯大学的Stan Franklin教授基于Baars的全局工作空间理论，在2000年代研发，至今由java和python版本(python版的我看了源码，具体算法似乎都没实现）。 那么视频中提到的2016年的那篇tutorial，可以上scihub上找，标题就是A LIDA cognitive model tutorial. Biologically Inspired Cognitive Architectures。

一边看论文，一边看开源代码

国家级AI开源社区上线：汇聚2600+优质大模型，提供普惠算力助力高效部署！

面向人工智能大模型领域的国家级开源社区来啦：鲸智社区！ 官网地址：https://aihub.caict.ac.cn/

开源！桃厂文创创作技术、数据集，AI生成范式与开源协议！【五一劳动节献礼！】

☆生成范式：【金山文档 | WPS云文档】 桃厂AI明日方舟系同人内容生成泛式1.0 https://kdocs.cn/l/cnex4HOicVek ☆数据集：【金山文档 | WPS云文档】 桃厂AI明日方舟系哄睡同人故事数据集.2024.5.01 https://kdocs.cn/l/chdTPIYEGN08 ☆【金山文档 | WPS云文档】 桃场人工智能内容生产范式与数据集开源协议1.0.0版本 https://kdocs.cn/l/cbVMmEu4STiR 大家直接复制下载，使用即可！ 复兴浪漫主义，重建生活色彩！

教你如何在Cascadeur中用ai功能改进动捕数据！【千面动捕】

感谢@千面视频动捕 的支持，在此出一期千面动捕导出的数据如何在cascadeur中进行清理和改进的教程，有兴趣进一步学习cascadeur的小伙伴可以私信我，也希望大家多多支持千面动捕官方，视频制作不易，欢迎大家三连支持，谢谢！

别再问 AI 了，让 AI 反过来问你，打开新世界的大门

别再问 AI 了，让 AI 反过来问你，打开新世界的大门 #ai #人工智能 #提示词

AI周报: OpenAI觊觎Chrome；从语音克隆到Agent框架，一周AI技术生态全景解析

本周AI领域呈现出技术与商业两条交织的主线。 产品方面。MiniMax的低成本语音克隆技术和ControNet作者开源的高效图生视频方法，为创作者提供了更加便捷的内容生成工具。 技术方面，OpenAI的新推理模型o3和o4-mini虽然在编程、科学和数学领域表现出色，但幻觉率却显著高于早期版本。同时，Anthropic关于Claude价值观的研究，揭示了AI决策背后的复杂性，AI不仅会根据场景动态调整其价值判断，还会在一定程度上镜像用户价值观。此外，在Agent框架领域，OpenAI与LangChain创始人Harrison Chase的激烈争论，触及了AI自主决策与人工流程编排的核心问题。 在商业层面，OpenAI公开表达收购Chrome的野心最为引人注目。在Google反垄断案听证会上，OpenAI产品负责人明确表示，如果Chrome被迫拆分，他们将参与竞购。这一举动不仅揭示了OpenAI扩张互联网入口的战略，也凸显了AI巨头对浏览器这一传统互联网入口的重视。

科研利器：基于Cherry Studio的论文检索MCP

提示词： 请用中文回答！ 请根据json表返回信息进行总结，每篇论文需包括以下要点，每一个要点的冒号后给出对应示例： 1. 标题："Gpt-4 technical report" 2. 作者："J Achiam, S Adler, S Agarwal, L Ahmad" 3. 摘要："We report the development of GPT-4, a large-scale, multimodal model which can accept image and text inputs and produce text outputs. While less capable than humans in many real-world scenarios, GPT-4 exhibits human-level performance on various professional and academic benchmarks, including passing a simulated bar exam with a score around the top 10% of test takers. GPT-4 is a Transformer-based model pre-trained to predict the next token in a document. The post-training alignment process results in improved performance on measures of actuality and adherence to desired behavior. A core component of this project was developing infrastructure and optimization methods that behave predictably across a wide range of scales. This allowed us to accurately predict some aspects of GPT-4's performance based on models trained with no more than 1/1,000th the compute of GPT-4. 4. 期刊："arXiv preprint" 5. 发表年份："2023" 6. URL："https://arxiv.org/abs/2303.08774" 针对第3点摘要，需要进行适当总结，充分保留关键信息。

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