Pandora是一个向通用世界模型迈进的模型，它能够通过生成视频来模拟世界状态，并允许使用自然语言在任何时间控制视频内容。Pandora与以往的文本到视频模型不同，它允许在视频生成过程中随时接受自由文本动作输入，从而实现视频的即时控制。这种即时控制能力实现了世界模型支持交互式内容生成和增强的健壮推理和规划的承诺。Pandora能够跨多个领域生成视频，如室内/室外、自然/城市、人类/机器人、2D/3D等场景。此外，Pandora还允许通过高质量的数据进行指令调整，使得模型能够在一个领域学习动作并在另一个未见过的领域中使用。Pandora模型还通过自回归模型生成更长的视频，其生成的视频长度可以超过训练视频的长度。尽管Pandora作为通用世界模型的初步步骤仍有限制，例如在生成一致性视频、模拟复杂场景、理解常识和物理法则以及遵循指令/动作方面可能会失败，但它在视频生成和自然语言控制方面展示了巨大的潜力。
需求人群：
"Pandora模型适合需要生成交互式视频内容的开发者和创意专业人士，如视频游戏开发者、电影制作者、动画师等。它允许用户通过自然语言来控制视频内容，极大地提高了创作效率和灵活性。此外，对于研究自然语言处理和机器学习领域的研究人员，Pandora提供了一个实验和探索交互式AI内容生成的先进平台。"
使用场景示例：
视频游戏开发者使用Pandora生成动态的游戏场景视频。
电影制作者利用Pandora预览不同剧本下的场景变化。
动画师通过Pandora快速生成动画草图和场景布局。
产品特色：
即时控制视频生成：接受自然语言动作输入，实时控制视频内容。
跨领域视频生成：能够生成室内外、自然与城市、人类与机器人、2D与3D等多种场景的视频。
预测替代未来：模拟不同的未来场景，展示不同动作下的可能结果。
学习与迁移：在一个领域学习动作控制，并能够迁移到其他未见过的领域。
自回归模型：生成更长的视频，超出训练视频的长度限制。
高质量视频：通过FLAVR进行帧插值处理，使视频更加流畅。
使用教程：
访问Pandora模型的网页。
阅读并理解Pandora的功能和使用方式。
根据需要的视频场景，输入相应的自然语言动作指令。
观察Pandora生成的视频内容，并根据需要调整动作指令。
利用Pandora的跨领域能力，尝试在不同的视频场景中应用学习到的动作。
如果需要生成更长的视频，可以通过连续输入动作指令来实现。
对于生成的视频，可以进行进一步的编辑和处理，以满足特定的创作需求。
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基于Pile数据集训练的T5模型
Pile-T5是EleutherAI推出的一款自然语言处理模型，它在原有的T5模型基础上，采用了Pile数据集和LLAMA分词器进行训练，以改善对代码任务的理解能力。该模型经过了2万亿个token的训练，是原T5模型训练量的两倍。Pile-T5在多项下游任务中表现出色，尤其是在代码相关任务上。此外，EleutherAI还提供了中间检查点，以便研究人员研究模型随时间的演变。
生成式室内设计训练框架
StableDesign项目旨在为生成式室内设计提供数据集和训练方法。用户上传空房间图片和文字提示，生成装修效果图。通过爱彼迎数据下载、特征提取和ControlNet模型训练，结合图像处理和自然语言处理技术，提供新思路和方法。
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Archetype AI发布了一个创新的人工智能平台Newton™，专为理解物理世界设计。Newton™结合实时传感器数据和自然语言处理技术，帮助用户提出开放式问题并做出智能决策。Newton™连接全球数十亿传感器的实时物理数据，利用多种传感器数据和自然语言解锁物理世界见解。已应用于建筑安全、车辆状况感知、家庭安全、物流优化等多个行业。支持定制优化，数据私密性，边缘部署能力。
AI文本检查工具
AI Checker是基于自然语言处理算法的在线工具，可以免费检查文本是否为人工智能生成。它可以检测ChatGPT、GPT-3、Google Bard、Anthropic的Claude等多种AI生成的内容。使用AI Checker，您可以输入最多1000字的文本，以获取99%的准确检查结果。
一个基于稀疏专家模型的大型语言模型
Mixtral-8x22B是一个预训练的生成式稀疏专家语言模型。它由Mistral AI团队开发,旨在推进人工智能的开放发展。该模型具有141B个参数,支持多种优化部署方式,如半精度、量化等,以满足不同的硬件和应用场景需求。Mixtral-8x22B可以用于文本生成、问答、翻译等自然语言处理任务。
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