斯坦福大学新出的AI工具storm

🔗https://x.com/xiaohuggg/status/1762319994833232353?s=205️⃣✍️STORM：斯坦福大学开发的创新写作系统自动化编写具有维基百科深度的长篇文章。通过模拟人类写作过程中的预写、起草和修订阶段，自动化信息收集和大纲创建。🔗https://arxiv.org/abs/2402.14207🔗https://x.com/xiaohuggg/status/1762308686259929162?s=206️⃣🐾Sora最新视频：创造未知生物根据提示，创造逼真的从未存在过的动物，自然纪实风格。🔗https://x.com/xiaohuggg/status/1762296483792191505?s=207️⃣🤝微软与Mistral合作Mistral AI推出性能接近GPT-4的Mistral Large模型，支持复杂多语言任务。🔗https://x.com/xiaohuggg/status/1762291157776892282?s=208️⃣🗣️MeloTTS：多语言文本到语音库支持多种语言，包括英语、中文等，支持实时语音合成。🔗https://x.com/xiaohuggg/status/1762279049056153743?s=20

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近年来，生成式人工智能的进展使得在文本、视觉和音频等多个领域中创造新内容成为可能。这些模型通常依赖于将原始数据首先转换为一系列标记的压缩格式。在音频方面，神经音频编解码器可以将波形有效地压缩为紧凑的表示形式，这可以被反转以重构原始音频信号的近似值。通过将音频表示为一系列离散的标记，可以使用基于Transformer的序列到序列模型进行音频生成。与AutoLM等许多生成音频模型不同，SoundStorm能够并行生成标记，从而将推理时间减少了100倍，并产生了相同质量的音频和更高的语音和声学条件一致性。[heading2][AI或死亡：引领用户研究新时代](https://bootcamp.uxdesign.cc/ai-[content]本文讨论了传统用户研究方法在现代产品开发中的局限性，以及人工智能（AI）在用户研究中的应用。随着产品交付速度的加快，传统用户研究方法已经无法跟上节奏，导致产品团队在决策过程中缺乏及时、丰富和可行的用户见解。AI可以帮助用户研究克服这些挑战，通过处理复杂任务、快速筛选大型非结构化数据集并进行智能预测和判断，AI已经开始重塑行业。AI在用户研究中的潜在价值巨大，可以限制偏见、弥合文化和语言障碍、进行上下文、定位和触发式研究、24/7收集数据、无限扩展并在采访时分析数据，以实时揭示行为和态度。AI在用户研究中的应用已经开始出现，分为“启动器”和“执行者”两种类型的工具。在未来，AI将成为用户研究的重要工具，帮助企业更好地理解和满足用户需求。