以下是一些可以生成诗的 AI：
此外，还有一些相关的信息：
[title]终于有正经AI硬件了，一台能写诗的「拍立得」[heading1]01相机与诗诗歌相机内核搭载了树莓派，一个只有信用卡大小的微型电脑，得以成像和调取GPT-4的API，这就打通了设备的「眼睛」和「大脑」。举起诗歌相机，随便拍下一张照片，计算机视觉算法会开始分析视觉数据，人工智能模型开始解释图像，识别图像里关键元素、颜色、环境、影调情绪等信息，生成诗，并且以类似超市收银条的方式打印出来，就好像拍立得「洗」出照片一样。拍照出诗不出片，这可比拍立得更让人有期待和惊奇感。不看宣传看效果，它能生成怎样的诗歌呢？图源：TechCrunch有用户拍下了早上自己在家里喝咖啡时玩手机的样子，诗歌相机的创作是：镜头后面，一人调整视线，在正方范围里的像素空间。……日光透过褪色的薄纱，他手上，温热的咖啡流转。对话传出，跨过虚拟的边界，他的倒影镜像，在屏幕上出现。书架上，书本倾斜，无声的喋喋不休，茂盛的植物，是唯一的生命。戴着眼镜，家成了他平静的面糊，在这堵墙里，他的世界四散开来。在2024年4月的一个清晨，一种新的常态，悄悄地磨损。@poetry.camera
[title]生成式人工智能如何改变创意工作[heading1]什么是生成式人工智能？生成式人工智能已经可以做很多事情。它能够生成文本和图像，涵盖博客文章、程序代码、诗歌和艺术品（甚至[赢得竞赛，有争议）](https://www.washingtonpost.com/technology/2022/09/02/midjourney-artificial-intelligence-state-fair-colorado/)）。该软件使用复杂的机器学习模型根据先前的单词序列预测下一个单词，或根据描述先前图像的单词预测下一个图像。法学硕士于2017年在Google Brain开始提供，最初用于翻译单词，同时保留上下文。从那时起，大型语言和文本到图像模型在领先的科技公司中激增，包括Google（BERT和LaMDA）、Facebook（OPT-175B、BlenderBot）和OpenAI（微软是主要投资者的非营利组织（GPT- 3用于文本，DALL-E2用于图像，Whisper用于语音）。Midjourney（帮助赢得艺术竞赛）等在线社区和HuggingFace等开源提供商也创建了生成模型。这些模型在很大程度上仅限于大型科技公司，因为训练它们需要大量数据和计算能力。例如，GPT-3最初使用45 TB的数据进行训练，并使用1750亿个参数或系数进行预测； GPT-3的单次训练花费了1200万美元。中国模型无道2.0拥有1.75万亿个参数。大多数公司没有数据中心能力或云计算预算来从头开始训练自己的此类模型。
[title]终于有正经AI硬件了，一台能写诗的「拍立得」https://github.com/carolynz/poetry-camera-rpi人工智能并不只想「人工」，它也想搞搞艺术。作者| Moonshot编辑|靖宇2016年，由人工智能撰写《电脑写小说的那一天》小说成功通过了日本「星新一文学奖」的初选；Sony开发的DeepBach AI在深度学习巴赫后，创作出的仿巴赫音乐，在1600位听众里，骗过了超过一半的人，让他们以为这就是巴赫本人的创作。如今，人工智能已经能生成真假难辨的视频，极具艺术感的图像。人工智能正在挑战着文学、音乐、绘画、影视等等这些原本属于艺术创作的领域。当艺术难以成为人类对抗AI的护城河后，许多人认为，诗歌或许是智能时代，人类最后被攻克的堡垒。诗歌被认为是人类文学最初的起源，在尚未有文字的人类社会，诗歌就以口语的形式流传在文明里。它在形式上考验节奏和韵律，在表达上考验想象和凝练，它需要表达者把经验、观察、意识结合，毕竟诗歌的创作依托于于人类特有的通感，因此我们可以让ChatGPT写一首关于月亮的诗，它只会泛泛而谈，而无法和人类在当时当刻，设身处地看到独一无二的月亮。但是，如果ChatGPT有了能「看到」月亮的能力，给它思考赋予观察呢？基于这个想法，Kelin Carolyn Zhang和Ryan Mather两位设计师和开发者鼓捣出了一台设备：让摄影机去「所见」，让人工智能去「所感」，用技术的手段去实现文学里最难以量化的表达。这就是诗歌相机（Poetry Camera）。