每个人都应该读的3本关于人工智能的书
在今天的电子邮件中：
- 人工智能生成的声音刚刚穿越恐怖谷
- 每个人都应该读的3本关于人工智能的书
- 音乐LM：文本到音乐
- 在您自己的数据集上使用 GPT
AI语音技术已进入恐怖谷
就在过去的几个月里，Eleven Labs凭借其惊人的现实主义成为人工智能生成文本到语音的明显领导者。我们对他们的语音合成的简短演示在Twitter上获得了超过500万的观看次数。
该公司的平台允许作家和出版商讲述长篇内容并扩展到音频格式。它的功能由内部开发的语音合成深度学习模型提供支持，该模型逼真地呈现人类语调和屈折，并可以根据上下文调整交付。
Eleven Labs的大部分研究都集中在开发新的文本到语音模型上，这些模型依赖于高压缩和上下文理解来使人类语音超逼真。
该公司还构建了一种新的语音克隆模型，无需训练（无需微调），在短至 5 秒的样本上实现了高输出相似性——这一壮举仅与未发布的 VALL-E 演示相匹配。
“超逼真”语音的一个更有趣的方面实际上是在缺陷中发现的。微妙的，看似随机的停顿，强调句子的主题，或传达特定意图的正确语气。语音中的这些变化是典型的文本到语音转换模型所缺乏的，而这正是Eleven Labs想要解决的问题。
语音克隆的含义
如果语音克隆技术确实变得难以区分的“完美”，它可能会产生一些潜在的经济影响。
首先，几乎可以肯定的是，语音克隆技术的广泛使用可能会导致呼叫中心、配音和广播等行业的失业。
语音克隆技术的潜力也可能被用于恶意目的，例如身份盗用 – 因为像Chase这样的许多金融机构都依赖Voice ID – 导致需要更强有力的安全措施和对语音“生物识别”的更严格要求。
围绕人们声音的所有权和控制以及个人控制其声音在数字世界中使用的权利，也可能进行法律和道德辩论。例如：你的“相似”是否包括你的声音？如果是这样，如何证明它是你的？
Eleven Labs目前是一个五人团队，刚刚宣布在由Credo Ventures牵头的种子前融资中筹集2万美元，Concept Ventures和其他个人投资者也参与其中。
每个人都应该读的3本关于人工智能的书
人工智能的发展将迅速改变我们所知道的世界。
随着人工智能越来越多地融入各个行业，了解其影响并为在不久的将来的整合做好准备至关重要。为了帮助驾驭这个快速发展的领域，这是三本必读的书，它们全面概述了人工智能及其潜在影响。从它的历史和当前的应用到它的经济考虑，这些书是理解即将到来的人工智能浪潮的良好基础。
人工智能的理念
- 尼克·博斯特罗姆（Nick Bostrom）的超级智能 – 这本S级书籍探讨了创造超越人类水平的人工智能的潜在风险和好处。该书认为，如果超级智能的发展迅速发展，它可能会对人类构成生存威胁。博斯特罗姆描绘了一个令人难以置信的清晰观点，说明为什么我们必须考虑以符合人类价值观的方式创造人工智能的可能性，以及我们必须为各种超级智能场景做好准备，无论是好的还是坏的。
人工智能业务
- 功率和预测Ajay Agrawal，Joshua Gans和Avi Goldfarb – 从商业角度洞察人工智能发展，由三位经济学家撰写。对于商业领袖和其他对人工智能如何影响经济感兴趣的人来说，这是必读的。作者很好地阐明了不是技术彻底改变了业务，而是技术如何实现一种全新的工作方式。他们的第一本书《预测机器》（Prediction Machines）也是一本很棒的读物。
战略与人工智能
- T-Minus AI：人类对人工智能的倒计时和对全球权力的新追求 作者：Michael Kanaan – 由美国空军人工智能第一任主席撰写，本书以专业编织的社会和政治考虑，包括偏见的影响，以一种既有启发性又易于理解的方式与日常生活联系起来。无论你是军事操作员或规划者，认为自己已经很好地掌握了人工智能，还是只是想拓宽你的知识，本书都提供了所有与人工智能相关的基本信息的全面概述，你需要完全有能力参与塑造和指导我们未来几年的作战现实。
开创性的文本到音乐研究：MusicLM
谷歌的研究人员创造了一种名为MusicLM的新工具，可以根据文本描述制作高质量的音乐，比如“由失真的吉他即兴演奏支持的平静的小提琴旋律”。
MusicLM 使用一种特殊的方式来组织从文本制作音乐的过程，以产生高音频质量的音乐，并保持几分钟的一致性。初步测试表明，MusicLM在音乐质量和与文本描述的匹配程度方面都比以前的系统更好。
也许它最显着的特点是它能够从非音乐文本中生成音乐，例如对绘画的描述。（大约在链接页面的一半处）
即将推出：对您自己的数据使用 GPT
查询您自己的数据或您公司的数据，即将推出类似 ChatGPT 的界面。
usechannel.com 目前正在接受其应用程序Channel的候补名单预约，该应用程序可以通过简单的英语查询插入数据库并检索相关信息。
“我最初厌倦了回答我工作的初创公司团队成员的临时数据请求，然后对这个项目太着迷了，我们现在就在这里。
– Reddit用户U/lfogliantis，频道的创建者
这个率先进入市场的项目可能很大。
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