🤩IA POUR LE BUSINESS! #54

01/06/2023

🚀 Bienvenue dans AI DAILY NEWS! 🗞️

🎯 Nvidia vous fait entrer dans le jeu... littéralement, avec des dialogues générés par IA dans les jeux vidéo !

🎮 Les IA s'adonnent aussi à Minecraft et apprennent comme des pros !

💡 Nvidia frappe encore avec la génération de vidéos à partir de texte - vous n'allez pas en croire vos yeux. 👀 

Synchronisez vos lèvres et préparez-vous à rire grâce à Lalamu ! 🗣️

Photoshop va encore plus loin avec Generative Fill. Un trou dans votre photo ? Plus maintenant ! 📸 

Ecoot est votre nouvel assistant à l'embauche. Même en pyjama, vous serez toujours le meilleur candidat. 👔 

Rédigez des e-mails, tweets et threads en un clic avec ChatGPT. Devenez le Mozart du marketing ! 🚀 

Le Japon vous réserve une surprise de taille : les droits d'auteur ne s'appliquent pas à l'IA. Les cinéastes sont-ils menacés ? 🎬

Préparez-vous à rencontrer UserControllableLT, la version 2.0 de DragGAN - Photoshop pourrait bien devenir obsolète ! 🖼️

3 versions du Tweet :

THE THREAD

L'IA Émergente : les Progrès Époustouflants de cette Semaine !

RÉSUMÉ

1. 🎮 Amélioration de l'IA dans les jeux vidéo : Nvidia a présenté une démonstration de dialogue généré par l'IA dans un jeu vidéo. L'IA a été capable de générer une conversation réaliste avec un personnage non-joueur (NPC). Cependant, la conversation semblait pré-écrite, ce qui soulève des questions sur la capacité de l'IA à générer des dialogues dynamiques et non scriptés.

2. 🎮 IA apprenant à jouer à Minecraft : Une nouvelle recherche appelée Voyager a entraîné une IA à jouer à Minecraft. L'IA est capable d'apprendre de nouvelles compétences, de les sauvegarder dans sa mémoire interne, puis de passer à l'apprentissage de nouvelles compétences. Cela pourrait être une technologie puissante dans d'autres domaines, pas seulement dans les jeux vidéo.

3. 🎥 Génération de vidéos à partir de texte : Nvidia travaille sur une technologie qui peut générer de longues vidéos à partir de textes. La démonstration montrée dans la vidéo semble utiliser des images d'archives pour créer une vidéo basée sur le texte fourni.

4. 🎥 Synchronisation labiale dans les vidéos : Un nouvel outil appelé Lalamu permet de synchroniser les lèvres dans les vidéos avec un nouvel audio. Cela pourrait être utilisé pour créer des doublages ou des parodies de vidéos existantes.

5. 📸 Adobe Photoshop's Generative Fill : Cette fonctionnalité permet de combler les lacunes dans les images en utilisant l'IA pour générer du contenu qui correspond au reste de l'image. Cela peut être utilisé pour étendre les couvertures d'albums, combiner deux images différentes, et plus encore.

6. 🤖 Ecoot, un outil d'aide à l'entretien d'embauche : Cet outil écoute les questions posées lors d'un entretien d'embauche et propose la meilleure réponse possible. Cela pourrait niveler le terrain pour les candidats lors des entretiens en ligne.

Prompts ChatGPT pour Email Marketing

RÉSUMÉ

📝 Guide pas à pas pour l'utilisation des prompts :

1️⃣ Identifiez le type d'email que vous souhaitez rédiger (email froid ou email pour le succès du client).

2️⃣ Utilisez le prompt généralisé correspondant, en remplissant les paramètres spécifiques à votre situation.

3️⃣ Utilisez ChatGPT pour générer le contenu de l'email en fonction du prompt.

4️⃣ Revoyez et ajustez le contenu généré pour répondre au mieux à vos besoins.

🔑 Prompts améliorés par The AI PIMP :

1️⃣ Prompts pour les emails froids ❄️

• Exemple de prompt : "Aidez-moi à rédiger un email froid engageant pour [objectif spécifique] à destination de [type de destinataire], en mettant en avant [élément spécifique de l'offre/produit/service], en utilisant un ton [style de communication souhaité], et en incluant un appel à l'action qui [description de l'action souhaitée par le destinataire]."

2️⃣ Prompts pour le succès du client 🎯

• Exemple de prompt généralisé : "Aidez-moi à rédiger un email [type d'email spécifique] pour [objectif spécifique] à destination de [type de destinataire], en mettant l'accent sur [élément spécifique de l'offre/produit/service], en utilisant un ton [style de communication souhaité], et en incluant un appel à l'action qui [description de l'action souhaitée par le destinataire]."

IA au Japon : Le Droit d'Auteur Ne s'Applique Pas

RÉSUMÉ

• Le gouvernement japonais a récemment affirmé qu'il ne fera pas appliquer les droits d'auteur sur les données utilisées pour la formation en intelligence artificielle (IA).

• Des entreprises technologiques locales se lancent dans le marché de l'IA, avec le soutien du gouvernement.

• Les cinéastes japonais s'inquiètent que l'IA puisse réduire la valeur de leurs travaux.

• La Japon souhaite exploiter ces nouvelles technologies pour rivaliser directement avec l'Occident.

• La politique du Japon en matière de données est très laxiste, ce qui lui donne un avantage sur le reste du monde.

• Les États-Unis ont théoriquement la même politique en matière de formation en IA.

• Si l'Ouest s'approprie la culture japonaise pour la formation en IA, le Japon se réserve le droit de faire de même. 🤝

DrawGAN 2.0 ? UserControllableLT va Remplacer PHOTOSHOP !

RÉSUMÉ

1. 🎨 Introduction à UserControllableLT : UserControllableLT est un modèle basé sur l'architecture de StyleGAN, un modèle génératif de pointe pour la synthèse d'images. Pour en savoir plus, consultez le papier de recherche.

2. 🎛️ Contrôle créatif : UserControllableLT améliore les capacités de StyleGAN en introduisant un composant de transformateur latent. Cela permet aux utilisateurs de manipuler des attributs spécifiques des

3. 🖥️ Démonstration et installation : Pour voir UserControllableLT en action, consultez la démonstration et pour l'installer, suivez les instructions sur le repo GitHub.

UserControllableLT est une amélioration par rapport à DragGAN (lis le thread ci-dessous si tu ne sais pas ce que c’est) en plusieurs points :

1. 🎛️ Contrôle des attributs spécifiques : Contrairement à DragGAN, UserControllableLT permet aux utilisateurs de manipuler des attributs spécifiques des images générées en ajustant les vecteurs latents. Cela donne aux utilisateurs un contrôle créatif sans précédent sur les images générées.

2. 🔄 Transformateur latent : UserControllableLT introduit un composant de transformateur latent qui améliore les capacités de StyleGAN (l'architecture sur laquelle DragGAN est également basé). Ce transformateur latent permet une manipulation plus précise des images générées.

3. 🎨 Interface conviviale : UserControllableLT offre une interface conviviale qui facilite la manipulation des images générées. Cela rend l'outil plus accessible et plus facile à utiliser pour les utilisateurs non techniques.

4. 🧩 Représentation désenchevêtrée de l'espace latent : UserControllableLT offre une représentation désenchevêtrée de l'espace latent, ce qui permet aux utilisateurs de modifier des caractéristiques spécifiques des images générées sans affecter d'autres caractéristiques.

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