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🉑 AI生成图片著作权侵权第一案判了！这个案件与你我都有关
原告李某使用AI生成涉案图片后发布于小红书平台；被告刘某在百家好发文配图时使用了原告该AI生成的图片，并截掉了署名水印。原告起诉要求被告道歉并进行经济赔偿。
这个案件被称为「AI生成图片相关领域著作权第一案」，自3月份以来一直备受关注。「AI生成的图片是否受到著作权法的保护」这个问题，其实与我们息息相关，比如如何规范创作和引用行为避免侵权等。
近日，北京互联网法院作出一审判决，认为涉案人工智能生成图片 (AI绘画图片) 具备「独创性」要件，体现了人的独创性智力投入，应当被认定为作品，受到著作权法保护等。
北互的这份判决书中，详细说明了使用AI生成的图片具备智力成果、独创性等要件，应当被认定为作品和美术作品，受到著作权法保护，确定被告就被诉侵权行为向原告赔偿经济损失 500 元，并在平台创作账号向原告道歉以消除影响 ⋙ 阅读完整判决书
🉑 阿里首届「通义千问AI挑战赛」开赛！参赛者畅玩通义开源模型家族
12月1日，阿里云和 NVIDIA 英伟达联合主办的首届「通义千问AI挑战赛」开赛啦！参赛者报名参赛就可以免费畅玩通义开源模型家族 (包括刚刚发布的 720 亿参数模型 Qwen-72B)。
本次比赛分为「Agent Builder创意挑战赛道」和「Code Qwen能力算法赛道」两大赛道，为参赛者们提供了价值 50 万元的免费云上算力和丰厚奖金。
tianchi.aliyun.com/competition…
Agent Builder 创意挑战赛道鼓励开发者基于通义千问大模型和魔搭社区的 Agent-Builder 框架开发新一代AI应用，促进大模型在各行各业的落地应用。12月1日启动报名，12月1日-12月20日线上提交作品，12月26日进行复赛 (线上答辩)。
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Code Qwen 能力算法赛道聚焦通义千问大模型的微调训练，希望通过高质量的数据探索开源模型的代码能力上限。12月1日启动报名，12月5日-12月18日进行初赛，12月20日-12月28日进行复赛 ⋙ 了解更多
🉑 LLM Visualization：大语言模型的运行原理的3D可视化
开发者 Brendan Bycroft 在社交媒体X发布了「大模型工作原理3D可视化项目 – LLM Visualization」。如图所示，页面展示了 GPT-2(smal)、nano-gpt、GPT-2(XL)、GPT-3 大模型的架构，并以 nano-gpt 为例展示了运行单个标记推理的所有步骤。
左侧结构图展示了完整的推理过程，只需要点击 < 和 > 按钮，就可以查看上一步或下一步。左侧结构图的对应步骤会凸出显示，右侧也将展示模型对应位置和完成的工作：
Embedding
Layer Norm
Self Attention
Projection
MLP (multi-layer perceptron)
Transformer
Softmax
Output
而缩放右侧演示屏幕就可以看到，拥有 85,584 个参数的 nano-gpt 只是一个小点，与 174,591,676,416 参数量的 GPT-3 模型完全不可同日而语，更别说更大参数量的 GPT-4 等模型了。这也让我们更直观地感受到，为什么说「大模型是大力出奇迹」。
👀 让算法「动起来」：可以动态演示算法原理的交互网站
Algorithm Visualizer 是一个交互式的在线平台，将多种算法的原理和运行步骤进行了可视化展示。只需要选中算法并点击右上角「play」按钮，就可以看到算法的运行过程，深度探索比理解各种算法。
网站支持 C++、Java、JavaScript 等多种编程语言，并且覆盖了8大类共63种算法。简单整理如下，感兴趣可以在浏览器中打开页面并进行探索：
Backtracking (回溯算法)
Branch and Bound (分支定界算法)
Brute Force (暴力算法)
Divide and Conquer (分治算法)
Dynamic Programming (动态规划算法)
Greedy (贪心算法)
Simple Recursive (简单递归算法)
Uncategorized (未分类算法)
🉑 微软首席科学家： GPT-4 + Medprompt > GPT-4 + fine-tuning
微软官方博客发布了首席科学家 Eric Horvitz 的一项最新研究：在相同的基准上，利用提示词工程就能让 GPT-4 的性能明显优于专门针对医疗领域进行微调的领先模型，并且结论具有泛化性。
Medprompt 是一个多组件、组合使用的提示策略，可以高效地激发大型语言模型的专业能力，是一个值得探索的有效途径。
Medprompt 让 GPT-4 在著名的 MedQA 医学考题数据集上首次突破 90% 的准确率，并在全部9个医学挑战题基准测试中都取得了最高的成绩。相比之下，即使进行了大量专业医学数据的微调，先进的 MedPaLM 2 模型在同样的测试中也无法与其相比。
也就是说，综合几种提示策略 (也就是 Medprompt)，就能有效地从通用基础模型中唤起特定领域的专业知识，这适用于医学、电气工程、机器学习、哲学、会计、法律等多个领域。
👀 大模型主流应用RAG的介绍：从架构到技术细节
RAG 最初是为了解决 LLM 各类问题 (幻觉问题、新鲜度问题、数据安全问题等) 而产生的。简单来说，RAG (Retrieval Augmented Generation) 是一种「检索增强生成」技术，它能先对现有数据或文档进行检索，然后再交给大语言模型进行答案的最终生成。
但在应用过程中，企业发现自己要的是一个更好的搜索，根本不关心它是不是大模型。而相比于仅依赖大语言模型生成答案，RAG 能产出更准确可靠的结果，也解决了数据新鲜度等问题。
因此，RAG 成为解决企业需求痛点的更好方案，并快速成为基于大语言模型应用的新宠。它不仅能取代传统的 FAQ 问答系统，还能够成为智能客服、知识库问答、智能写作等很多应用的中间件，应用前景非常广阔。
日报选择了这篇 RAG 入门科普文，介绍了RAG 整体架构、数据处理流程、核心技术等。下图是核心知识点的思维导图，感兴趣可以阅读原文~
🉑 AI一年，人间十年：那些已经达成的共识
2022年11月30日是 OpenAI 正式发布 ChatGPT 的日子。过去的一整年，似乎整个世界都在谈论AI。那么折腾了一年之后，到底新一波的AI浪潮带来了什么变化？什么公司？做了什么事情？拿到了什么里程碑？
庄明浩是一位风险投资人，他的这期播客用22分钟的时间，带你回顾过去一年的关键发展节点，共同思考当下的发展状况和困惑，并分享了他个人的一些「暴论」：
00:43 共识中的共识
01:02 四个章节
01:18 有头有脸的公司都在做
01:49 晚点文章 – 久违的一把手工程
02:36 做大模型的大厂们
03:11已经独角兽估值的初创大模型公司
04:25监管
05:15 灵魂提问：还要做大模型吗？
07:05 百度CEO李彦宏的观点
07:27 多次提及过的“ACT 2”
08:23 所有应用都值得用AI重构一遍
09:18 重构的第一责任人是谁？
10:03 美国的AI应用生态
11:03 那些关键词
11:28 卷无可卷的视觉方向
12:30 国内生态呢？
12:58 通过文心创业大赛的获奖项目“管中窥豹”
14:21 苟且之后的远方呢？
16:53 应用层的总结
17:53 三个有意思的说法
21:16 真正的暴论
ShowMeAI知识星球资源编码：R196
按照惯例，他制作并分享了播客内容对应的PPT，日报仅展示一些关键页面。整份PPT要点很多，可以对照着播客边听边看~ enjoy~
👀 ICML 2023: Tutorial on MultiModal Machine Learning
ShowMeAI知识星球资源编码：R197
这是 CMU 两位学者在 ICML 2023 的分享，主题是「Tutorial on MultiModal Machine Learning (多模态机器学习)」，内容是关于多模态机器学习的基础知识和前沿进展。整份报告共120页，包含以下主要内容，感兴趣可以下载完整报告：
什么是多模态 (Multimodal)
模态 (Modality)：感知或表达的方式
多模态 (Multimodal) 指利用多个模态 (Modalities) 的信息
多模态的核心技术挑战 (Challenges)
表示 (Representation)
对齐 (Alignment)
迁移 (Transference)
生成 (Generation)
量化 (Quantification)
推理 (Reasoning)
表示 (Representation) 的子挑战
融合 (Fusion)：学习联合表示，建模模态间的交互
协调 (Coordination)：学习上下文化的表示，通过交互进行协调
裂变 (Fission)：学习反映交互和聚类的数据表示
对齐 (Alignment) 的子挑战
提出上下文化表示 (Contextualized Representations) 的定义
介绍联合、交叉对齐和利用结构的表示学习方法
未来的研究方向 (Future Directions)
高维度 (High-modality)：处理更多模态,参数共享
异质性 (Heterogeneity)：理论研究模态间的交互
长时序 (Long-term)：构建具有组合性的记忆
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