AI Weekly: Explorando o DALL-E 2 para a empresa

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Ao terminar minha primeira semana na VentureBeat, é uma oportunidade perfeita para me apresentar: sou Sharon Goldman, editora sênior e escritora que cobre IA para tomadores de decisão em tecnologia.

Com sede no centro de Nova Jersey (saída 10), tenho relatado sobre tecnologia business-to-business (B2B) por mais de uma década, escrevendo para publicações como CIO, Forbes.com, Insider, Client Advertising and marketing, Adweek e CMSWire.

Ecu escolhi um ciclo de notícias de IA movimentado para embarcar no VentureBeat. Certamente, a estreia de DALL-E 2, o novo modelo de IA da OpenAI, que united states técnicas avançadas de aprendizado profundo para gerar e editar imagens fotorrealistas simplesmente pela compreensão de instruções de texto, tem sido alvo de conversas há duas semanas. Isso inclui respostas rapsódicas em torno da capacidade do DALL-E 2 de criar fotos incríveis de bules e cadeiras em forma de abacate, bem como preocupações barulhentas sobre a possível geração de imagens digitais falsas e a disseminação de desinformação.

Como Ben Dickson explicou aqui, “DALL-E 2 é um ‘modelo generativo’, um ramo especial de aprendizado de máquina que cria saídas complexas em vez de realizar tarefas de previsão ou classificação nos dados de entrada. Você fornece ao DALL-E 2 uma descrição de texto e ele gera uma imagem que se encaixa na descrição.”

O que diferencia o DALL-E 2 de outros modelos generativos, continuou ele, é “sua capacidade de manter a consistência semântica nas imagens que cria”. Ecu queria saber o que tudo isso significa para os negócios corporativos, então procurei comentários de alguns especialistas:

Por fim, em um VentureBeat Nesta semana, Sahor Mor, gerente de produto da Stripe, explorou como o poderoso modelo de texto para imagem do DALL-E 2 pode ser usado para gerar conjuntos de dados para resolver maiores desafios da visão computacional.

“Aplicativos de IA de visão computacional podem variar desde a detecção de tumores benignos em tomografias computadorizadas até a habilitação de carros autônomos, mas o que é comum a todos é a necessidade de dados abundantes”, escreveu Mor. “DALL-E 2 é mais um resultado de pesquisa empolgante da OpenAI que abre as portas para novos tipos de aplicativos. Gerar grandes conjuntos de dados para resolver um dos maiores gargalos da visão computacional – dados – é apenas um exemplo.”

Alguns especialistas, no entanto, afirmam que existe o perigo de exagerar no DALL-E 2. “É importante não confundir a capacidade de gerar imagens realistas a partir de texto com “entendimento”, Peter Stone, presidente, fundador e diretor do Finding out Brokers Analysis Staff (LARG) dentro do Laboratório de IA no departamento de ciência da computação da Universidade do Texas em Austin, disse ao VentureBeat. “Não penso no DALLE-2 como um avanço significativo (além dos modelos existentes) em direção aos objetivos de longo prazo de muitas pessoas no campo da IA ​​– não me dá mais confiança do que ecu tinha antes de que toda a IA pode ser resolvido apenas com redes neurais.”

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Obrigado por ler,

Sharon

Twitter: @sharongoldman