Google “We Have No Moat, And Neither Does OpenAI”

AI 領域的研究與技術進展很快而且振奮人心（例如 Tesla 的電動車、OpenAI 的 ChatGPT），以它為首的第四次工業革命正在發生中。但就在上週，紐約時報報導有「AI 教父」之稱的 Geoffrey Hinton 結束了與 Google 十年的合作，他將更專注於 AI 對社會的威脅。Hinton 事後在推特上表示：「我離開了，這樣我在討論 AI 的危險時，才能不必考慮對 Google 的影響。Google 一直都對它的行為很負責任。」

AI 領域的研究與技術困難重重，需要耗費大量的資源。在這個領域中，存在著大國和大組織之間的軍備競賽，讓人感覺它只是少數國家或組織之間的競爭領域。對於多數國家、組織或個人來說，他們可能認為等待競爭的結果才決定如何行動是最好的選擇。但是，最近有疑似來自 Google 的文件指出，Google 和 OpenAI 可能不會成為唯一的贏家，因為一些來自 Open Source 界的新勢力正在崛起。

image src: Max Pixel, CC0 Public Domain

Soundify: Matching Sound Effects to Video

替影片疊加聲音，特別是特效和背景音效，是影音剪輯中很重要的一環。但這個過程繁瑣且耗時，特別是在尋找合適的聲音、精確對齊聲音到畫面、以及調整聲音的 pan, gain 等參數的時候。2021 年一項由 Carnegie Mellon University 與 Runway 合作的研究，利用類神經網路學習影片內容與音效文字間的相關性，提出了一套可以自動將影片加入匹配音效的系統。

該系統使用有標記、且經過工作室品質驗證的聲音效果庫，並透過導入 OpenAI CLIP ，在不需要資源密集的對應學習或音頻生成的情況下，產生高品質的影音成果。

下頭這支 YouTube 影片示範了 Soundify 的概念，點開來看之前，記得打開喇叭或耳機。

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Apple’s AVQT Vs. Netflix’s VMAF Vs. SSIMPLUS

在 BlendVision One 的背後，累積了數年的影片編碼技術，包括獲得台美日專利的 PTE、PSE。無論對影片進行何種處理或壓縮，都需要一些用於評估影片品質的量化指標 (Video Quality Assessment, VQA)。這些指標可以是基於物理特性的客觀指標，例如 PSNR 和 SSIM，也可以是在人工智慧和工人智慧的合作下創建的指標，例如 Netflix 的 VMAF。有趣的是，蘋果電腦也有一個類似的技術。

在 WWDC 2021 上，Apple 公佈了 Advanced Video Quality Tool（AVQT）。隨後，SSIMWAVE（於 2022 年被 IMAX 收購）以及影音串流產業名人 Jan Ozer 進行了相應的研究和分析。他們從不同的角度比較了 AVQT、VMAF、SSIMPLUS 等指標。如果需要專業且平易近人的解釋影像品質如何分析和評估，並在說服客戶或者與廠商溝通時有更好的效果，這幾篇文章將非常有用。

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人工智能和（透過影音互動）教育的未來

Sal Khan 在 TED 2023 上發表了題為「The amazing AI super tutor for students and teachers 」的演講。他探討了人工智能在教育領域的應用和潛力。他提到，儘管人工智能已經發展到可以進行自然語言互動的程度，但人工智能在教育領域的應用還有很長的路要走。他引用了「2 sigma 問題」，這是教育學家 Benjamin Bloom 提出的問題，即如何提高學生學習成績，使其達到高於傳統教學平均水平 2 個標準差的程度。他認為，通過使用人工智能，可以實現將 2 sigma 問題轉化為 2 sigma 機會，從而大大加速教育進程。

他展示了一些人工智能在教育中的應用，例如 Khan Academy 開發的 Khanmigo 數學助手，它使用了 GPT-4，一種由 OpenAI 開發的自然語言處理模型，可以進行更深入的學習和教學互動，將學習體驗提升到了更高的層次。他還提到，他們發現人工智能在教學時，如果允許它先思考再說話，它的數學能力和教學能力會得到顯著提高。

家裏有小朋友的，上頭 Sal Khan 在 TED 2023 短短不到 15 分鐘的演講，很推薦去看。看他怎麼一邊 demo 一邊精闢的說明 AI 在教育上的影響。不管你的小朋友經歷的是 108 課綱 還是 118 課綱，都會跟你我過去的求學方式很不一樣，而在世界各地與他同年齡的小朋友，他們的學習知識與認識社會的方式，也會有很大的不同。

Others

提供一個可以用在 ReaderGPT 的 prompt 以供參考 (by Bob Chao)：