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無需提示詞,Stability AI 演示 MindEye:目標想什么就能生成什么

人工智能
AI 浪潮席卷而來,此前不少人認為“提示詞工程師”會成為新興工種,而 MindEye 的問世表明,這個崗位或許沒有存在的價值了。

3 月 21 日消息,AI 浪潮席卷而來,此前不少人認為“提示詞工程師”會成為新興工種,而 MindEye 的問世表明,這個崗位或許沒有存在的價值了。

此前不少人認為,未來 AI 時代并不在于某個模型是否強大,而是在于人類是否能夠更高效利用這些 AI 模型,完成特定任務。

這也誕生了“提示詞工程師”概念,該工程師能夠比普通人更能理解 AI,能夠提出更準確的提示詞,從而讓 AI 滿足其要求輸出。

而 StabilityAI 于 2023 年 7 月推出 MindEye1,近日再次推出了 MindEye2,讓“提示詞工程師”的價值大幅降低,該模型并不依賴于特定的提示詞,而是直接基于用戶腦電波生成,也就是說用戶大腦想要什么,未來該模型就能生成什么。

MindEye 直接從 fMRI 大腦活動中重建和檢索圖像,而且可以將二維圖像轉化為三維視頻。

功能磁共振成像(fMRI)是一種通過檢測血流變化來測量大腦活動的神經成像技術。這項技術的作用是繪制大腦功能圖,評估治療神經系統疾病的潛在方法。

MindEye 基于參與者在核磁共振成像掃描儀上觀看一系列靜態圖像時的大腦活動記錄數據集。研究團隊訓練該系統分析這些記錄,并從候選庫中檢索原始圖像(檢索)或生成所查看圖像的重建圖像。

研究人員證明,MindEye 在圖像檢索任務中的表現優于以往的方法,從候選圖像中識別原始圖像的準確率超過 90%。在重建方面,MindEye 使用預先訓練好的生成模型。

MindEye 可應用于各個領域。在醫療領域,它從大腦活動中重建視覺感知的能力可用于診斷和評估方法,尤其是在病人難以溝通的情況下。MindEye 的實時分析潛力有望改善腦機接口的性能。

研究小組強調了與數據收集有關的局限性,包括所需的冗長掃描時間,以及由于參與者移動或注意力不集中而可能產生的數據噪聲。

IT之家附上論文參考

責任編輯:龐桂玉 來源: IT之家
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