ChatGPT用户现在可以免费使用Dall-E 3创建图像

币界网Dipublikasikan tanggal 2024-08-11Terakhir diperbarui pada 2024-08-11

币界网报道:

OpenAI引入了一项新功能,允许免费版ChatGPT的用户每天使用Dall-E 3创建最多两张图像,Dall-E是该公司最强大的将文本转换为图片的AI模型。

OpenAI在X(前身为推特)上宣布,该功能以前是ChatGPT高级用户的保留,现在将向全球约1.9亿月活跃用户开放。

Dall-E 3因“画质不佳”而受到批评

该初创公司写道:“我们很高兴为ChatGPT Free用户介绍使用Dall·E 3每天最多创建两个图像的功能。”。

人们可以使用该功能创建图像,如个性化卡片或演示文稿的视觉效果。OpenAI提供了免费ChatGPT用户可以用来探索该工具的提示示例,如下图所示。

Dall-E 3

除了生成图像外,新功能还将帮助用户改进提示,以提高准确性,特别是与逼真图像相关的提示。尽管OpenAI已经开放了对该功能的访问,但那些想不受限制地使用它的人仍然需要为无限使用付费。

Dall-E3于2023年9月发布,是OpenAI最先进的文本到图像生成AI模型。它可以创造一系列的视觉风格,包括异想天开的插图和超现实的图像。虽然Dall-E 3的使用量有所增加,但人们对其可靠性表示担忧。

今年2月,一位名为“Pbadolvini”的X用户说:“最初,Dall-E 3制作了令人惊叹的高质量图像,但最近,输出往往不尽如人意,有时甚至达到了我所说的‘灾难性’质量水平。这尤其发生在我在短时间内提出了许多请求之后,或者当我试图生成同一主题的变体时。”

目前尚不清楚OpenAI是否解决了向免费层ChatGPT用户推出之前提出的问题。

Bacaan Terkait

Prospek Era Pasca-Enkripsi: Penilaian Aset Kembali ke Fundamental, Apa yang Menjadi Fokus Dekade Berikutnya?

**Era Pasca-Spekulasi: Perkiraan Nilai Aset Kembali, Apa yang Harus Diperhatikan dalam Dekade Berikutnya?** Ekonomi kripto sedang mengalami transformasi besar. Setelah ekspektasi berlebihan pada 2021, valuasi aset telah kembali ke tingkat yang lebih rasional. Meskipun banyak token masih berjuang, aset berkualitas kini memiliki valuasi yang masuk akal. Permasalahan struktural seperti ketidakjelasan regulasi, struktur kepemilikan ganda, dan kerangka valuasi yang lemah kini diakui dan mulai diperbaiki. Fokus bergeser dari spekulasi ke aplikasi bernilai nyata yang menunjukkan pertumbuhan berbunga, terlepas dari harga aset. Ini termasuk platform peer-to-peer, dolar digital global, bursa tanpa izin, pasar agunan global, dan platform pendanaan terbuka. Blockchain pemenang seperti Ethereum, Solana, dan Hyperliquid menjadi lapisan dasar moneter dan keuangan internet dengan efek jaringan yang kuat. Raksasa tradisional dari Wall Street dan Silicon Valley sekarang meluncurkan produk berbasis blockchain tingkat produksi, didorong oleh kejelasan regulasi yang meningkat. Meskipun pertumbuhan eksponensial mungkin diremehkan oleh banyak analis, potensinya tetap besar. Teknologi kripto selaras dengan zaman: penurunan kepercayaan pada lembaga, pengeluaran pemerintah yang tidak berkelanjutan, dan keinginan akan sistem yang lebih adil. Ini bukan lagi pasar yang matang secara seragam, melainkan kumpulan produk dan perusahaan pada tahap adopsi yang berbeda. Masa spekulasi mungkin mereda, tetapi tidak hilang. Tantangannya adalah mengidentifikasi pemenang jangka panjang di antara kompetisi yang semakin ketat. Peluang besar ada bagi mereka yang berani bertaruh pada fajar era baru ini, daripada berduka atas masa lalu.

Odaily星球日报24m yang lalu

Prospek Era Pasca-Enkripsi: Penilaian Aset Kembali ke Fundamental, Apa yang Menjadi Fokus Dekade Berikutnya?

Odaily星球日报24m yang lalu

Cache Hit Rate 99.93%, Harness yang Paling Cocok untuk DeepSeek Hadir, GitHub Raup 8.6 Juta Star

Proyek Pi, sebuah harness agen pemrograman open-source yang telah meraih sekitar 86,000 bintang di GitHub, diklaim sebagai harness "terbaik" untuk model AI DeepSeek. Kunci utamanya adalah efisiensi biaya yang sangat tinggi berkat mekanisme caching yang optimal. Ketika diintegrasikan dengan DeepSeek, Pi mencapai **tingkat hit cache sekitar 99.97%** (atau tingkat *cache miss* hanya 0.03%). Ini berarti sebagian besar token konteks yang berulang tidak perlu dihitung ulang oleh model, sehingga **secara drastis mengurangi biaya pemrosesan**. Sebagai contoh, biaya untuk memproses 1 miliar token bisa turun dari sekitar 900 yuan menjadi hanya 19 yuan. Sebuah tes perbandingan oleh tim Composio terhadap 8 harness agen utama yang menjalankan DeepSeek V4 Flash pada tugas nyata mengonfirmasi keunggulan Pi. **Pi mencatat biaya rata-rata terendah per tugas berhasil, yaitu sekitar $0.028**. Sebagai perbandingan, Claude Code, harness yang dibangun khusus untuk model Claude, mencatat biaya sekitar **$0.195 per tugas**, hampir 7 kali lebih mahal. Alasan Pi sangat cocok dengan DeepSeek adalah karena kesederhanaannya. Pi hanya menyediakan empat alat dasar (baca file, tulis file, ubah file, eksekusi perintah) secara default, memungkinkan sesi berkembang secara linier. Desain ini cocok dengan aturan antarmuka DeepSeek, meminimalkan perubahan pada prompt sistem dan sejarah percakapan sehingga caching awalan otomatis dapat bekerja dengan sangat efektif. Sementara itu, DeepSeek sendiri dikabarkan sedang mengembangkan harness resmi mereka yang ditargetkan untuk menyaingi Claude Code. Harness resmi ini diharapkan memberikan pengalaman "siap pakai" dan integrasi yang lebih dalam dengan model DeepSeek. Di sisi lain, Pi tetap akan relevan bagi pengembang yang lebih menyukai fleksibilitas untuk menyesuaikan alur kerja dan dengan mudah berganti model AI (mendukung Claude, OpenAI, Gemini, dll.). Pada akhirnya, meskipun Pi saat ini menjadi solusi pihak ketiga yang sangat efisien untuk DeepSeek, persaingan dengan harness resmi yang akan datang dinantikan oleh komunitas pengembang.

marsbit56m yang lalu

Cache Hit Rate 99.93%, Harness yang Paling Cocok untuk DeepSeek Hadir, GitHub Raup 8.6 Juta Star

marsbit56m yang lalu

Ketika Aliran Meme Bertemu RWA: Ambisi Finansial Hyperliquid dan Robinhood

**Ringkasan: Ketika Aliran Meme Bertemu RWA: Ambisi Finansial Hyperliquid dan Robinhood** Industri crypto sering dikritik sebagai dunia spekulasi murni, mirip kasino tanpa dasar fundamental. Namun, spekulasi sebenarnya bisa menjadi sinyal awal dan fondasi bagi evolusi pasar menuju bisnis yang matang dan sesuai regulasi. Artikel ini menelusuri jalan evolusi tersebut melalui contoh terkini: * **Hyperliquid**, sebuah platform perdagangan berjangka crypto, kini memperluas model perdagangan leveraged-nya ke aset dunia nyata (RWA) seperti emas, minyak, saham (Nvidia, Tesla), dan indeks. Volume perdagangan kontrak berjangka RWA-nya bahkan telah melampaui volume crypto, menciptakan lapisan penetapan harga baru yang dapat diakses 24/7. * **Robinhood Chain**, blockchain yang awalnya dibangun untuk perdagangan saham ter-tokenisasi, justru mendapatkan daya tarik masif setelah peluncuran platform penerbitan Meme coin **Pools** oleh Uniswap. Transaksi awal mencapai $150 juta untuk token seperti FRONG (berbasis video katak), mendorong aktivitas dan likuiditas di chain tersebut. CEO Vlad Tenev menyambut aliran ini, melihatnya sebagai modal awal untuk membangun basis pengguna bagi sistem perdagangan saham on-chain di masa depan. Sejarah pasar keuangan, seperti lahirnya pasar berjangka komoditas di Chicago abad ke-19, menunjukkan pola serupa: spekulasi menyediakan likuiditas dan pihak lawan (counterparty) yang diperlukan untuk pasar yang lebih fungsional (seperti lindung nilai bagi petani) bisa berkembang. Kunci transformasi ini terletak pada **aset dasar yang mendasari spekulasi**. Spekulasi yang terlepas dari aset bernilai cenderung cepat pecah (seperti banyak Meme coin). Namun, ketika spekulasi terikat pada aset dunia nyata atau kasus penggunaan yang berkelanjutan (seperti saham atau komoditas), ia dapat berkembang menjadi infrastruktur yang bertahan lama. Kesimpulannya, sifat spekulasi sendiri netral. Ia adalah ekspresi alami manusia untuk mempertaruhkan pandangan. Arah dan nilai akhir yang dibangun oleh spekulasi—apakah menjadi infrastruktur penetapan harga global seperti Hyperliquid atau gateway untuk perdagangan sekuritas on-chain seperti Robinhood—ditentukan oleh nilai yang dapat dibawa oleh aset dasar yang mendasarinya.

marsbit1j yang lalu

Ketika Aliran Meme Bertemu RWA: Ambisi Finansial Hyperliquid dan Robinhood

marsbit1j yang lalu

HBM Nvidia dalam Kekurangan, GPU Generasi Selanjutnya Terbatas, Tapi Hardisk Ini Malah Mencuri Perhatian

Era AI membawa evolusi bagi penyimpanan data. AI Agent, yang beroperasi secara kontinu, menghasilkan rantai data kompleks seperti memori, log eksekusi, dan konteks model. Hal ini menggeser peran penyimpanan dari sekadar tujuan akhir menjadi bagian integral dari siklus persepsi, memori, dan pengambilan keputusan Agent. Muncul konsep "Functional SSD" atau SSD Fungsional, yang mengintegrasikan kemampuan seperti enkripsi otomatis (dengan kebijakan granular), kompresi, pengindeksan, dan pemeliharaan memori di dekat media penyimpanan. Pendekatan ini bertujuan mengurangi pergerakan data, menghemat bandwidth memori (DRAM/HBM), dan menurunkan biaya Token. Di sisi perangkat (edge), SSD Fungsional dapat menjadi lapisan status jangka panjang untuk Agent pribadi, meningkatkan privasi dan kemampuan kerja offline. Di sisi cloud, SSD berkembang menjadi "Agent Storage Node" yang menyediakan layanan konteks bersama, memori, dan tata kelola untuk kluster GPU multi-tenant. Artikel ini menganalisis bahwa nilai batas antara berbagai hierarki memori—HBM, HBF (High Bandwidth Flash), DRAM/CXL, SSD Fungsional, dan penyimpanan bersama—akan ditata ulang. Masing-masing akan memiliki peran spesifik berdasarkan kecepatan, kapasitas, biaya, dan sifat data (panas/dingin, hanya-baca/sering diperbarui). Inovasi tidak terletak pada penggantian satu medium dengan lainnya, tetapi pada kolaborasi cerdas antar lapisan untuk mencapai biaya Token yang lebih rendah, kelangsungan Agent yang lebih baik, dan siklus hidup data yang terpercaya. Beberapa produk AI SSD awal, seperti dari Phison, Longsys, dan kolaborasi Yinpu-Maxio, telah menunjukkan arah ini dengan fokus pada perluasan kapasitas model, manajemen cache KV, dan pra-pengambilan data yang cerdas.

marsbit1j yang lalu

HBM Nvidia dalam Kekurangan, GPU Generasi Selanjutnya Terbatas, Tapi Hardisk Ini Malah Mencuri Perhatian

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
活动图片