逆天！AI 的下一个爆款项目

 

Stable Video Diffusion ：GPT4 后的下一个曝款AI视频项目

 

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现在，你可以基于原有的静止图像来生成一段几秒钟的视频。
基于 Stability AI 原有的 Stable Diffusion 文生图模型，Stable Video Diffusion 成为了开源或已商业行列中为数不多的视频生成模型之一。

 

 

Stable Video Diffusion 可以轻松适应各种下游任务，包括通过对多视图数据集进行微调从单个图像进行多视图合成。Stability AI 表示，正在计划建立和扩展这个基础的各种模型，类似于围绕 stable diffusion 建立的生态系统。

 

Stable Video Diffusion 以两种图像到视频模型的形式发布，能够以每秒 3 到 30 帧之间的可定制帧速率生成 14 和 25 帧的视频。
在外部评估中，Stability AI 证实这些模型超越了用户偏好研究中领先的闭源模型：
Stability AI 强调，Stable Video Diffusion 现阶段不适用于现实世界或直接的商业应用，后续将根据用户对安全和质量的见解和反馈完善该模型。


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Claude 2.1 升级后，可轻松处理20W指令， 准确率提升30% 

 

Claude 2.1 升级后，可轻松处理20W指令。虽然很高兴能够将这一强大的新功能交到用户手中，但通常需要几个小时的人力才能完成的任务可能需要 Claude 几分钟的时间。我们预计随着技术的进步，延迟将大幅减少。

幻觉率降低 2 倍

Claude 2.1 在诚实方面也取得了显着进步，与我们之前的 Claude 2.0 模型相比，虚假陈述减少了 2 倍。这使企业能够构建高性能的人工智能应用程序，解决具体的业务问题，并以更高的信任度和可靠性在其运营中部署人工智能。

我们通过设计大量复杂的事实问题来探究当前模型中已知的弱点，从而测试了 Claude 2.1 的诚实性。使用区分错误说法（“玻利维亚人口第五多的城市是蒙特罗”）和承认不确定性（“我不确定玻利维亚人口第五多的城市是什么”）的标题，Claude 2.1 更有可能提出异议而不是提供不正确的信息。

Claude 2.1 在理解和总结方面也做出了有意义的改进，特别是对于需要高精度的长而复杂的文档，例如法律文件、财务报告和技术规范。在我们的评估中，Claude 2.1 证明错误答案减少了 30%，并且错误地得出文档支持特定主张的比率降低了 3-4 倍。

虽然我们对这些准确性的提高感到鼓舞，但提高用户输出的准确性和可靠性仍然是我们产品和研究团队的首要任务。

官方链接：https://www.anthropic.com/index/claude-2-1

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