今日要點(diǎn)

1、AI智能體成為科技巨頭爭搶的新風(fēng)口；

2、宣稱(chēng)超越Gen-2還免費開(kāi)放，文生視頻大模型進(jìn)入開(kāi)源競賽；

3、國內發(fā)布首個(gè)胸部X-ray診斷大模型，將提高醫療診斷準確性和效率；

(資料圖)

每日見(jiàn)智AI

1、AI智能體成為科技巨頭爭搶的新風(fēng)口

近期，AI?領(lǐng)域的大佬和科技巨頭對人工智能智能體的發(fā)展表現出極大興趣，并寄予了厚望。特斯拉前AI總監、今年年初回歸OpenAI的Andrej?Karpathy近日在一次開(kāi)發(fā)者活動(dòng)上透露，OpenAI內部對于新的AI智能體論文表現出極大興趣，并進(jìn)行認真討論。

與此同時(shí)，英偉達公司開(kāi)源的VOYAGER也給AI圈帶來(lái)了轟動(dòng)效應。作為一個(gè)基于大模型驅動(dòng)和具備終身學(xué)習能力的游戲智能體，VOYAGER在《我的世界》中展現出了非凡的水平。這一成就進(jìn)一步引發(fā)了對于A(yíng)I智能體的興趣，并被認為是通用人工智能（AGI）的雛形之一。

見(jiàn)智點(diǎn)評：

盡管目前這些AI智能體還遠未達到完全模擬人類(lèi)智能的程度，但其出現表明了人工智能領(lǐng)域正在不斷向前發(fā)展，并且吸引了全球范圍內的關(guān)注。對于這些智能體的研究和開(kāi)發(fā)有望為我們在未來(lái)實(shí)現通用人工智能的目標邁出重要一步。

隨著(zhù)越來(lái)越多的公司和研究機構投入到AI智能體的研究中；比如已經(jīng)出現用于科學(xué)發(fā)現的智能體ChemCro能夠完成有機合成、藥物發(fā)現和材料設計等任務(wù)；未來(lái)可以預見(jiàn)，我們將會(huì )看到更多令人驚嘆的成果和突破，推動(dòng)人工智能技術(shù)邁向新的高度。

2、宣稱(chēng)超越Gen-2還免費開(kāi)放，文生視頻大模型進(jìn)入開(kāi)源競賽

最近，Huggingface上有作者發(fā)布了一個(gè)文生視頻模型Zeroscope_v2，開(kāi)發(fā)者cerspense表示，他的目標就是和Gen-2進(jìn)行開(kāi)源較量，即提高模型質(zhì)量的同時(shí)，還能免費供大眾使用。

Zeroscope_v2大模型是基于17億參數量ModelScope-text-to-video-synthesis模型進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)。相比于原版本，Zeroscope生成的視頻沒(méi)有水印，并且流暢度和分辨率都得到了提升，適配16:9的寬高比。

見(jiàn)智點(diǎn)評：

文生視頻領(lǐng)域仍處于起步階段，可生成幾秒鐘的視頻且存在視覺(jué)缺陷。Zeroscope_v2的快速生成速度和較低的顯存需求使其適用于視頻概念的快速驗證。這將幫助創(chuàng )作者、設計師等快速生成原型和樣本視頻，節省時(shí)間和資源成本。

但見(jiàn)智并不認為目前該模型具備超越Gen2的能力；不過(guò)Zeroscope_v2為開(kāi)發(fā)者提供了高質(zhì)量的開(kāi)源模型，提高了視頻生成效率，同時(shí)也為文生視頻應用的創(chuàng )新提供了更廣闊的可能性。

與文生圖不同，文生視頻領(lǐng)域面臨更高的資源需求和技術(shù)挑戰，同時(shí)對時(shí)間和連貫性有更高的要求，應用領(lǐng)域也更為廣泛。

3、國內發(fā)布首個(gè)胸部X-ray診斷大模型，將提高醫療診斷準確性和效率

上海交通大學(xué)與上海人工智能實(shí)驗室聯(lián)合團隊聚焦醫學(xué)人工智能，提出了首個(gè)基于醫學(xué)領(lǐng)域知識增強的?Chest?X-ray?的基礎模型：即?KAD（Knowledge-enhanced?Auto?Diagnosis?Model），論文成果入選Nature子刊。

KAD模型通過(guò)在大規模醫學(xué)影像與放射報告數據進(jìn)行預訓練，通過(guò)文本編碼器對高質(zhì)量醫療知識圖譜進(jìn)行隱空間嵌入，利用視覺(jué)?-?語(yǔ)言模型聯(lián)合訓練實(shí)現了知識增強的表征學(xué)習。

在不需要任何額外標注情況下，KAD?模型即可直接應用于任意胸片相關(guān)疾病的診斷，為開(kāi)發(fā)人工智能輔助診斷的基礎模型提供了一條切實(shí)可行的技術(shù)路線(xiàn)。

見(jiàn)智點(diǎn)評：

KAD模型提出了一種基于知識增強的表征學(xué)習方法，為醫療基礎模型的應用和落地提供了解決方案。其訓練框架只需要影像-報告數據，不依賴(lài)于人工注釋?zhuān)⑶覠o(wú)需監督微調即可達到與專(zhuān)業(yè)醫生相當的精度。這一創(chuàng )新有望推動(dòng)醫療基礎模型在臨床實(shí)踐中的應用，提高醫療效率和診斷準確性。

總體而言，KAD模型在醫學(xué)人工智能領(lǐng)域具有重要的意義和影響。它為醫學(xué)影像診斷提供了一種新的技術(shù)路線(xiàn)，能夠加速診斷過(guò)程、提高準確性，并為醫生提供更多的輔助信息。隨著(zhù)該模型的進(jìn)一步發(fā)展和推廣，預計會(huì )促進(jìn)醫療基礎模型在臨床實(shí)踐中的廣泛應用，為醫療行業(yè)帶來(lái)更多的創(chuàng )新和效益。

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