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GPT Daily 深度见解|04.29(千行百业II)

资讯10个月前更新 GPTDaily
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千行百业:五一期间照常营业,可以留出一整块时间来看看之前的Daily

千行百业第二期

30 秒生成页面,组件规范度明显提升,即时 AI 全新模型上线

  1. 新AI设计模型上线: 即时 AI推出全新JS-UIbotics模型,30秒内即可生成4个可编辑页面,具有极速设计与规整布局优势。
  2. 两款模型满足不同需求: 全新JS-UIbotics模型提供快速设计和规范组件,原模型JS-Inno则专注于页面丰富度、风格和结构多样性。
  3. 用户体验反馈驱动模型优化: 根据用户反馈,开发了两款模型以满足不同用户对生成页面多样性及快速出图的需求。
  4. 双模型上线: 即时 AI上线两款模型同时满足创意验证和灵感收集需求,内测用户可根据需求在两种模式间切换。
  5. 持续优化升级: 即时 AI进入周更时代,今后每周将分享即时 AI的最新进展,助力提高设计工作的质量和效率。
博龙补一句:即时AI更新了全新的JS-Ulbotics模型,可以在30秒内生成4个可编辑页面,生成速度提高了100%——给即时团队赞一个,两周前有试用,当时的问题就是生成速度过慢,且堆叠感比较重,过几天找时间再试试——另:这款软件配合pmai一起服用效果更佳

大语言模型做机器翻译的表现分析

  1. 更自然的翻译表现: 相比其他翻译服务,ChatGPT虽然机器评分略低,但人类评分更高,显示更加自然的翻译效果。
  2. 提升小语种翻译: 先翻译到英文再翻译至目标语言,帮助ChatGPT在小语种翻译时达到与主流语言水平相近的效果。
  3. 提示词影响有限: 不同提示词对翻译性能的影响微小,持续优化提示词可能不具备显著意义。
  4. 更适应口语翻译: 相较于商业翻译服务,ChatGPT针对充满口语特点的语音识别结果的翻译表现更优。
  5. GPT4翻译能力提升: 对比引入GPT4的研究,GPT系列的翻译能力在数月内得到了显著提升,逼近商业翻译服务水平。
博龙补一句:印象比较深的是在GPT4之前,当两种语言之间没有比较成熟的翻译语料时,必须用prompt提示模型先翻译到英语在翻译到目标语言,这有点像国际贸易中美元的位子

AI音乐可商用率超90%,全员00后的「期音科技」想打破音乐创作高门槛|早期项目

  1. 期音科技简介:期音科技成立于南京,已实现全流程AI音乐创作,提供to B服务,同时上线面向C端体验者的小程序「伯牙智能创作」,核心服务是基于AI智能引擎为用户提供原创音乐制作服务,同时探索全新的确权方式。
  2. 模块化创作:期音采用模块化创作方式,将音乐创作划分为作曲、编曲、混音等部分,客户在每个环节都可介入操作,提高过程可控性和商用价值,部分解决了音乐生成领域标注数据少的问题。
  3. 技术和商业化:期音科技开发了“Alpha-muse”伴奏作曲系统、“Beta-muse”编曲混音系统和“Omega-muse”旋律写作系统。其变现模式可分为B端(音乐、短视频平台,影视机构,唱片公司等)和C端用户(中后腰音乐人)两个方面。
  4. 确权和收益分配:期音借助智能合约和NFT,将音乐作品的各项信息固化到链上实时溯源,使音乐作品收益更清晰、直接地回归创作者。目前期音科技AI音乐商用方面,音乐人对生成伴奏和音乐的使用率在90%以上,已完成数百万元业务收入。
博龙补一句:音乐行业注定是个苦行业——从早年的确权困难,近年中长尾始终缺乏好的上升通道,再到时长被短视频夺走,生产侧被短视频平台彻底带偏,一层层buff叠加下来身边朋友做版权监播的,做音乐人平台的,做电子乐器的,做音乐人本人的,活的都一言难尽——期音用AI的方式做了个大号的garageband,希望能让乐感通透的朋友们找到归处

ChatGPT向癌症开了一枪

  1. 团队实力与期待:赛得康生物技术公司由肿瘤治疗经典靶点(HER2)的奠基人Mark Greene教授和宾夕法尼亚大学副教授张洪涛博士创立,他们回国创业专注于多特异性融合蛋白药物研发,令行业充满期待。
  2. 靶向治疗的过去与现状:自1984年Mark Greene实验室证实针对癌基因所编码蛋白的抗体靶向治疗研究以来,HER2靶点药物成功突破了乳腺癌治疗瓶颈,带来巨大的商业价值,但仍存在耐药问题。
  3. AbZed多特异性蛋白平台:张洪涛博士和合作伙伴开发的AbZed多特异性蛋白平台技术作为“第四波新药研发革命浪潮”的创新药物,展现了精准、安全又高效的免疫杀伤能力。
  4. 第四波新药研发革命:第四波新药研发革命以复杂对抗复杂,发展更高特异性、更安全的治疗效果,为不同类型的癌症靶点带来新一代免疫靶向治疗药物。赛得康的成功预示了第四波新药研发浪潮正在中国达到新高峰。
  5. 异质化的研发进展: 新一代多特异性蛋白药物研发逐渐走向成熟,各大公司都在进行相关研究。如今,多特异性蛋白药物已经成为研发的主流方向之一。
  6. 中国创新药研发现状: 中国药企在多特异性药物领域取得重要成果,国内已有1款ADC药品和1款双抗药品上市。双抗药物和ADC领域的发展进入热点,吸引了越来越多的中国药企投身研究。
  7. 交易规模与合作模式: 中国ADS领域已吸引跨国药企关注,荣昌生物、科伦药业、石药集团等企业共签订接近100亿美元交易,转让临床前候选药资格。
  8. 多特异性药物市场竞争: 中国市场购买上市公司百利药业、基石药业、百图生科等企业进入多特异性抗体药物研发,涵盖不同靶点组合、结构和连接方式,影响适应症竞争。
  9. 多特异性药物研发挑战: 确保药物结构组合更具效益及探讨临床需求和投入产出问题。多特异性药物能提高现有治疗水平,但对新靶点发现无直接促进作用。
  10. AI技术及实践探索: AI技术使多特异性药物发展趋势成为可能,AI技术平台与生物学研究演变互补,为创新药带来新机遇。同时,无论单抗还是多特异性药物的前景都需要临床数据和实际疗效支持。
  11. AI制药领域重要突破: 过去两三年内,AI制药技术发展迅速,如Alphaford2已破译超过2万亿个蛋白质结构,一键生成蛋白技术得到应用。
  12. 面临挑战与长期考验: 虽然AI技术为药物研发带来新机遇,但它还需要与产业持续互动以实现更大突破。同时,新药产业面临诸多挑战,如转化为商业化产品、投资耗尽等问题。
博龙补一句:医保基金是中国医药市场最大的支付方,曾经是新药最看重的对象——内卷导致同质化竞争,进而导致国产创新药医保谈判价格越来越低,导致企业入不敷出难以持续创新”的恶性循环——中国创新药不能上市,一旦上市就没有故事可讲,已经成了投资界广为流传的话题
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