日本著名漫画家鸟山明先生，最近因为急性硬膜下血肿去世了，享年68岁。鸟山明先生可是创作了那个超级经典的《龙珠》啊！
大家还记得那句台词吗？“集齐7颗龙珠就能召唤神龙...”每次听到这，都仿佛回到了小时候，感觉心头一暖但又有些酸楚。
这突如其来的消息真的让人难过。好像一下子，我们那代人的童年记忆也跟着碎了。每当耳边响起那句熟悉的台词，大家都会忍不住想起那位伟大的漫画家鸟山明。但遗憾的是，现在我们再提起这句经典的召唤语，鸟山明老师却已经离开了我们，去了遥远的天堂。
鸟山明离世后，许多网友因为担心《龙珠》漫画后续会绝版，甚至还把《龙珠》漫画买到断货。
那些年我们追过的《龙珠》你还记得吗？
日前，苹果公司的特别定制版 Apple Pencil（第二代）在第三方厂商 ColorWare 推出。
这款产品名为Apple Number 2 Pencil，其外观设计模仿了传统的铅笔，具有黄色笔杆、HB铅芯标号、金属光泽箍和橡皮擦配色的尾部。ColorWare强调，尽管产品看起来像是可以削的铅笔，但用户不应该尝试去削它。
这款特别版的Apple Pencil可以与iPad快速连接，并且充电顺畅。它是限量产品，在ColorWare官网的定价为215美元（约合人民币1548元），预计在3月中旬发货，并提供1年的第三方保修。
你喜欢这样的设计吗？
今天英伟达（NVIDIA）在官网推出了，生成式AI（AIGC）专业认证，通过考试可获得行业认可的权威证书。
该认证支持远程报名和考试，适合软件工程师、数据工程师、云解决方案架构师、AI DevOps 工程师等，可增加就业竞争力成为大模型领域的专家。
认证考试将于太平洋时间3月18日开始，这是英伟达5年来首次举办的线下技术交流大会。考试内容包括机器学习、神经网络、提示工程、对齐、数据分析、实验设计、数据预处理、特征工程以及大语言模型的Python库和集成部署等。考试时间为1小时，包含50道题，费用为135美元。
认证详情地址：https://www.nvidia.com/en-us/learn/certification/generative-ai-llm-associate/
前几天，马斯克一纸诉状将 OpenAI 告上法庭，这场 OpenAI 与马斯克之间的大战，显然硝烟愈浓。
3月6日，OpenAI在官网正式回应了马斯克的起诉，并公布了多封他在OpenAI时与Sam Altman、Greg Brockman、Ilya Sutskever等联合创始人的重要邮件。
以下为 OpenAI 这篇亮点满满的回应文章的部分重点： - 马斯克曾答应为 OpenAI 提供 10 亿美元，实际上只给了不到 4500 万美元； - 想构建真正 AGI 所需的资金远超预期，而 OpenAI 作为一个非盈利组织很难筹集到每年数十亿美元的投资。 - 马斯克早已了解 OpenAI 转为营利公司的计划，只是在 OpenAI 拒绝由他完全控制后，才愤而离开； - OpenAI 中的 Open 不等于开源。如今要求 OpenAI 恢复开源的马斯克，当初是理解并认同 OpenAI 的使命并不意味着开源 AGI 的。 - 自 Altman 回归 OpenAI 后似乎就杳无音信的 Ilya Sutskever，也赫然出现在了这篇回应的作者栏中。
官方原文：https://openai.com/blog/openai-elon-musk#email-4
近日，在布鲁克林举行的Hot Pod峰会上，Adobe发布了名为“Project Music GenAI Control”的全新AI音乐创作工具原型。该工具利用生成式人工智能技术，帮助用户无需专业音频制作经验即可创作和编辑音乐。
用户只需输入文本描述，例如“欢快的舞蹈”或“忧伤的爵士乐”，Project Music GenAI Control就能生成对应风格的音乐。更重要的是，用户还可以使用集成的编辑控件自定义生成的音乐，调整重复模式、速度、强度和结构。该工具可以重新混音音乐片段，并生成循环音频，非常适合内容创作者制作背景音乐和配乐。
Adobe 表示，Project Music GenAI Control还能够“基于参考旋律”调整生成的音频，并且可以延长音频片段的长度，以满足固定动画或播客片段等所需时长。目前，用于编辑生成音频的实际用户界面尚未公布。
“这些新工具最激动人心的功能之一不仅仅是生成音频” Adobe研究院高级研究科学家Nicholas Bryan在新闻稿中表示，“它们就像Photoshop一样，赋予创作者深度控制权，让他们可以塑造、调整和编辑音频，就像像素级控制图像一样。”
Project Music GenAI Control由Adobe与加州大学和卡内基梅隆大学计算机科学学院合作开发，目前该项目仍处于“早期实验”阶段，未来可能会被整合到Adobe旗下的现有编辑工具Audition和Premiere Pro中。目前该工具尚未向公众开放，也未公布发布时间。
近日，谷歌DeepMind的研究人员推出了，首个无需数据标记、无监督训练的生成交互模型——Generative Interactive Environments，简称“Genie”。
Genie是一个具有110亿参数的模型，它能够根据图像、真实照片甚至草图生成可控制动作的视频游戏。这个模型的特点是无需数据标记和无监督训练，它通过3万小时、6800万段游戏视频进行了大规模训练，而且训练过程中没有使用任何真实动作标签或其他特定提示。
Genie的核心架构使用了ST-Transformer（时空变换器），这是一种结合了Transformer模型的自注意力机制与时空数据的特性，有效处理视频、多传感器时间序列、交通流量等时空数据的方法。ST-Transformer通过捕捉数据在时间和空间上的复杂依赖关系，提高了对时空序列的理解和预测能力。
Genie的架构主要由三大模块组成： 1. 视频分词器：基于VQ-VAE的模块，将原始视频帧压缩成离散的记号表示，以降低维度并提高视频生成质量。 2. 潜在动作模型：无监督学习模块，从原始视频中推断出状态变化对应的潜在动作，并实现对每一帧的控制。 3. 动力学模型：基于潜在动作模型学习到的动作关系，预测下一帧的视频。
除了视频游戏，你觉得 Genie 模型还能在哪些其他领域发挥作用？
