大家好，本期速报为大家带来了今天的AI前沿资讯。本期内容包括Arm推出高端移动计算解决方案、密码管理器排行、AI生成的好身材引发的身体偏见等热门话题。AI技术的发展日新月异，让我一起来每日关注它的前沿进展。希望大家能够关注、点赞、转发这篇内容，让更多的人了解AI技术的变化和影响。
(相关资料图)
1. 【Arm推出2023年高端移动计算的全新解决方案】
英国芯片设计公司Arm推出了TCS23，该解决方案具有更高的计算性能和能源效率，包括Arm Immortalis GPU和Armv9 Cortex CPU集群。Armv9安全创新功能可抵御先进的数字威胁，Arm Memory Tagging Extension（MTE）消除了内存安全漏洞。开源软件库增强了机器学习能力。Arm致力于发展中国生态系统。
2. 【2023年比较好用的10款密码管理器】
密码管理器提供了一个安全的保险库，用于存储用户名和密码；流行的选项包括Bitwarden、1Password、NordPass、Keeper、Dashlane、Bitdefender Password Manager、LastPass、KeePass和IronVest；IronVest提供了一种简单的方法来保护密码、身份、信用卡和电子邮件地址。
3. 【比较好用的一些URL缩短服务商】
、Bitly、TinyURL、、Zapier的URL缩短服务、、Tinycc、T2M、、ClickMeter和Pixel是较好的URL缩短服务商之一。这些服务商提供详细的分析、特定域名的短链接生成、QR码生成和链接跟踪等功能。有些提供高级计划，而其他则免费。
4. 【大型语言模型和AI生成文本的研究论文】
谷歌Deepmind、普林斯顿和斯坦福大学的研究人员应用进化概念改进了LLM的性能，卡内基梅隆大学的Catalyst Group发布了SpecInfer引擎，阿里巴巴DAMO Academy团队提出了mPLUG-2和mPLUG-Owl，MoRec被研究作为潜在的多模式推荐系统。这些论文的重点是提高LLM在单一和跨模态下游任务中的性能。
5. 【AI的崛起与威胁】
一篇文章讨论了AI对人类的潜在风险和利益，AI的发展受到利润动机的驱动，可能会导致危险的系统。需要制定伦理准则和规定，当局、工业和学术界之间需要合作。建议以人为中心的AI开发。
6. 【AI生成的好身材引发身材偏见和焦虑】
布鲁克林的一个厌食症项目研究了AI生成的好身材，结果大多不切实际，40%的图像不真实。研究揭示了AI对身材的偏好。专家警告不要使用AI生成的身材来售卖焦虑。该研究旨在解决社交媒体对儿童心理健康的影响，探索AI的偏见和潜在风险。
7. 【谷歌AI搜索生成体验因性能缓慢而受到批评】
谷歌推出实验性功能“搜索生成体验（SGE）”；SGE使用AI系统来总结搜索结果；只有在谷歌搜索实验室等待列表上的用户可以使用；批评者发现SGE速度缓慢、杂乱无序，且与以前的搜索结果没有明显的改进。
8. 【企业成功的生成AI信心】
生成AI需要结构化数据和严格的上下文来进行改进。企业需要三个重要的框架：强大的反幻觉框架、将技术与人类检查点协调、通过透明度来衡量结果。像Gentrace和这样的公司将数据与客户反馈进行链接以进行评估。
9. 【PLASMA：一种新型AI方法，为小型语言模型提供程序知识和规划能力】
研究人员开发了PLASMA，这是一种双重框架，可用于小型语言模型。PLASMA使用推理时间解码和符号程序知识蒸馏。研究人员创建了一个名为COPLAN的程序规划数据集。在常见的规划任务中，较小的学生模型平均比其教师表现优异％。
10. 【Google开发AI工具StyleDrop，能够复制单张参考图像的艺术风格】
Google研究团队开发了StyleDrop，一种能够复制艺术风格的AI工具，它基于一个名为Muse的模型。加州大学伯克利分校的研究人员也开发了类似的AI系统。StyleDrop因其准确性和细节而受到赞扬，但也引发了有关取代人类艺术家和设计师的担忧。
11. 【OpenAI和Google被指在AI模型训练数据使用上存在双重标准】
OpenAI和Google被指控未经许可使用他人内容，同时不允许他人使用他们的内容。公司辩称这是公平使用，但有争议。Reddit和Twitter收费提供数据访问。News Corp推动科技公司支付内容使用费。OpenAI CEO Sam Altman探索奖励内容创作者和版权所有者。OpenAI和Google的DeepMind开发了一种使用合成数据训练AI模型的新技术。
12. 【RWKV项目：在Transformer时代重塑RNN】
RWKV项目将Transformer的并行训练与RNN的高效推理相结合，创造了一种新的模型架构。RWKV模型使用线性注意机制，可构建为Transformer和RNN。这是一个可扩展到数十亿参数的非Transformer架构，性能与同等大小的Transformer相当。该项目由RWKV基金会成员、腾讯前研究员侯浩文博士介绍，是机器智能前沿社区的一部分。
13. 【单目标跟踪的经典模型：SiamRPN、SiamMask、UpdateNet等】
本文介绍了单目标跟踪（SOT）领域的五个经典模型，其中SiamRPN是由商汤科技于2018年开发的深度学习模型，目前已被纳入SOTA!平台的五个SiamRPN模型之一。文章还讨论了SiamRPN、SiamMask和UpdateNet等方法，其中UpdateNet是一种用于在线模板更新的新模型。此外，SiamAttn和SiamGAT是提高目标跟踪精度的新模型，其中SiamGAT是目前的SOTA模型，已被纳入SOTA平台的其他11个模型之中。
14. 【AI研究揭示Transformer大型语言模型在组合任务上的局限性和能力】
OpenAI的ChatGPT基于GPT 和GPT 4的变压器架构；研究人员对三个组合任务进行了实验，以研究Transformer LLMs的局限性和能力；提出了两个假设：Transformer将多步推理线性化为路径匹配，并在高复杂度组合任务上具有固有的局限性；结果表明，Transformer在越来越困难的任务中表现不佳；研究论文可供进一步阅读。
15. 【“乞丐版”图灵测试：区分人类和AI的单一问题】
研究人员创建了图灵测试的最终版本，以防止大型语言模型伪装成人类；测试涉及将真实问题混合到用大写字母编写的单词中；测试的模型包括ChatGPT、GPT-3和Meta的LLaMA；没有一个模型通过了“大写字母测试”；测试旨在确定AI语言模型难以提供准确响应的领域；研究人员希望这些测试将促进AI语言模型的改进并防止欺诈活动；测试可在GitHub上供其他人使用。
16. 【剑桥、腾讯AI Lab和NAIST联合开发跨模态语言模型PandaGPT】
研究人员开发了一种跨模态语言模型PandaGPT，结合了ImageBind的多模态编码器和Vicuna的大型语言模型。该模型可以在图像和视频、文本、音频、热图、深度图和IMU读数等六种模态下进行跨模态指令跟踪，可以执行生成详细图像描述、基于视频写作故事和回答音频相关问题等复杂任务。研究人员建议在聊天机器人、虚拟助手和内容创作等领域应用该模型。该模型存在一些限制，包括需要更精细的特征提取和潜在的常见语言模型缺陷。
17. 【Horizon Robotics推出开放课程，助力自动驾驶软件开发】
Horizon Robotics推出了一门针对软件开发范式的开放课程，旨在帮助开发者克服自动驾驶系统的复杂性。提供了分层框架、标准接口和协议，以实现高效的多模块协作开发。该课程将于6月7日举行，由Horizon Robotics的系统架构师傅亚涛主讲。
18. 【AI模型“复活”逝去的祖父引发伦理关切】
一位杭州软件工程师使用AI模型复制了他逝去祖父的个性和记忆，Griefbot可以通过学习逝去的亲人的数据来模仿人类。但由于对AI过度依赖的担忧，工程师删除了AI模型。该文章讨论了使用AI创建逝去亲人的虚拟形象所涉及的情感联系和伦理关切。小冰公司已将Griefbot从其网站和社交媒体平台中删除，以进行进一步的研究和开发。
19. 【2023中国科幻大会：展示尖端科技，推广科学思维】
2023年中国科幻大会在北京举行，主题为“未来在我们身边”。40多家公司展示了与科技相关的前沿产品和服务。大会设有热门的“潮汐幻想冒险季”板块，展示尖端技术、科幻文学和XR互动体验。该活动旨在推广年轻人的科学思维和创造力，并鼓励他们从事科技职业。
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