GNoME人工智能：800年飞跃创造220万新发现

探索P Labs：一个革新视频创作领域的平台

• 最近，AI领域又传来了令人振奋的消息，Google DeepMind发布了最新的gnome AI突破性进展。与此同时，P Labs推出了令人瞠目结舌的AI技术，可以生成和编辑达到Pixar水准的视频。此外，Meta公司也公布了三款全新的AI模型。

• P Labs成立于2023年4月，由两位斯坦福计算机科学博士生共同创立。这个创意源自Runway，一家生成式AI视频创作初创公司，创始人决定打造一个更直观、用户友好的平台，用于文本转视频、图像转视频和视频编辑，于是诞生了P Labs。P Labs迅速赢得了人气，在Discord上线一年内已经吸引了超过50万用户和5500万美元的资金。

• P Labs的1.0版本专注于提升用户体验，采用了时尚简约的设计风格，灵感来源于Runway，但增加了维持简洁的附加工具。同时，还整合了来自Mid Journey的功能，例如“探索模式”，让用户可以访问各种艺术作品以获取灵感。除此之外，Discord版本的核心功能得以保留，但在更新后的格式中呈现，同时即将推出手机应用版本。

探索P Labs：一个革新视频创作领域的平台

AI视频技术的崛起：探索Pica 1.0的创新之处

• 近年来，人工智能技术在各个领域都展现出了强大的影响力，尤其是在视频编辑领域。Pica 1.0作为一款引领潮流的视频编辑平台，在AI视频技术方面做出了许多创新之举。其中之一便是视频转换功能，用户可以通过文字提示将现有视频风格改变为不同风格。

• 除了早期版本已有的功能外，Pica 1.0还提供了AI辅助视频比例调整功能，满足不同社交媒体平台如TikTok、Instagram和YouTube Shorts的编辑需求。平台还引入了生成式填充编辑工具，用户可以通过简单的提示替换场景中的元素。虽然这些功能仍处于早期阶段，但它们带来了令人振奋的可能性。

• 对于娱乐行业的专业人士而言，Pica 1.0的高质量CGI动画能力尤为引人注目。这些技术的进步使其接近了知名工作室如Pixar和DreamWorks的水准，具备栩栩如生的光影效果和逼真的面部表情。

• 另一个值得关注的更新是Pica 1.0中片段长度超过3秒的延长，类似于Runway的功能。这使用户在视频项目中拥有更多的灵活性和创造自由。然而，在AI视频领域，Pica并不孤单。

• 除了Pica之外，Adobe Systems收购了Rephrase，Meta推出了Mu Video，展示了对AI驱动视频技术日益增长的兴趣。同时，Stability Ai发布了稳定视频扩散，Runway ML也进行了更新，展示了技术的不断进步。

AI视频技术的崛起：探索Pica 1.0的创新之处

AI技术革新材料科学：谷歌Deep Mind推出全新AI工具改变游戏规则

• 近年来，人工智能领域的竞争愈发激烈，但让我们聚焦在谷歌Deep Mind最新推出的全新AI工具——深邃（gnome）。这一工具旨在通过AI技术革新材料科学，以往需要800年才能完成的传统晶体研究方法，现在可以在短时间内实现。

• 根据最近的一份报道，这款AI工具已经识别出了超过220万个新的晶体，其中包括大约38万个稳定化合物，具有未来科技应用的潜力。这些技术涵盖了先进超导体、改进电池和创新半导体等领域。这一技术的变革使得探索新晶体结构不再艰难。传统上，发现新的无机晶体是一个漫长而痛苦的过程，但是深邃改变了游戏规则，通过应用图烯网络来识别潜在新材料，并预测其稳定性。

• 这种方法承诺在比几个世纪以前更短的时间内发现更多材料，深邃的效率来源于积极学习，这是一种将人工智能与量子物理结合的过程。首先，它通过材料项目的公开可用数据对已知材料进行训练，然后通过量子物理密度泛函理论提出新材料并测试其稳定性。AI对材料稳定性的预测准确率从约50%提高到超过80%。Deep Mind还成功提升了模型的效率，提高了

AI技术革新材料科学：谷歌Deep Mind推出全新AI工具改变游戏规则

材料科学中的人工智能革命：从理论到实践

• 近年来，人工智能的发展在材料科学领域掀起了一场革命。研究人员利用人工智能系统如gnome，将材料的发现率从不到10%提升至超过80%，这一进步大大减少了每次发现所需的计算资源。gnome的一些预测已经在其他实验室得到验证，合成了736种新晶体。同时，有关38万个最稳定候选材料的数据已经公开共享，为全球研究人员开发新技术提供了丰富资源。

• 在相关发展中，伯克利实验室的实验机器人实验室（alab）的研究人员仅用17天就合成了41种新材料，采用自动化流程。这一系统自主选择成分进行合成，并分析结果。然而，即使随着自动化实验室的进步，像gnome这样确定的理论结构数量超过了当前的合成能力，这凸显了一种新兴的需求，即AI不仅可以预测新材料，还可以确定哪些值得合成。

• 与此同时，meta刚刚推出了三项先进的人工智能研究项目：ego EXO 4D、无缝通信和音频盒。这些项目展示了meta在不断推动人工智能技术进步方面的能力，涵盖视频学习、翻译和音频生成等多个领域。第一个项目ego EXO 4D代表视频学习和多模态感知方面的重大飞跃，这个数据集和基准标准的开发

材料科学中的人工智能革命：从理论到实践

未来人工智能：突破 AI 界限的创新项目

• 近日，meta 的基础 AI 研究项目 Arya 与 15 家全球大学合作伙伴联手展开长达两年的数据收集，这一创新项目独特地结合了头戴摄像头的自我中心视角和周围摄像头的外部视角。着眼于捕捉复杂的人类活动，如运动、音乐和烹饪，在 AI 研究方面提供了丰富的数据。meta 意在通过这一数据集提升 AI 系统、机器学习和社交网络，促进技能习得和知识共享。

• 这一庞大数据集包含超过 1,400 小时的视频，将于今年十二月开源，随后将展开基准竞赛。第二个项目是“无缝交流”，这是一套旨在彻底改革语言翻译的 AI 研究模型。在之前无缝 m4t 模型的基础上，该项目推出了四个新模型：无缝表达、无缝流式、无缝 m4t V2 和综合无缝模型。这些模型旨在保留语音细微差别、减少翻译延迟，实现语言间更流畅的语音和文本交流。

• 第三个项目是“音频盒”，标志着 meta 进军音频生成 AI 领域。继其前身 Voice Box 后，Audio Box 通过允许用户通过语音输入和文本提示生成特定的声音和音效，实现了更强大的控制。这一模型旨在为创作者提供便捷生成定制音频内容的工具。未来，创作者们将能够轻松地制作出个性化的音频内容。

未来人工智能：突破 AI 界限的创新项目

Conclusion:

通过谷歌Deep Mind的GNoME AI，材料科学迎来了革命性的变革。从识别新晶体到预测未来技术应用，这项AI技术为科学研究带来了巨大的进步。

Q & A