谷歌承诺为生成式AI产品用户承担版权风险

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本文来自AIbase日报
欢迎来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南,每天我们为你呈现AI领域的热点内容,聚焦开发者,助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。
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TEN Agent团队近日宣布,其核心模型**TEN Voice Activity Detection (VAD)**和**TEN Turn Detection**正式开源,为构建实时、多模态的语音AI代理提供了强大的技术支持。这一举措标志着TEN框架在推动语音交互技术民主化与开源协作方面的重大进展。以下是AIbase整理的最新资讯,深入解析这两大核心模型的功能、优势及对行业的潜在影响。TEN VAD:低延迟高性能的语音活动检测TEN VAD是一款专为企业级应用设计的实时语音活动检测器,以低延迟、轻量化和高性能著称。根据官方信息及社交媒体反馈,TEN VAD能够
昨日,阿里巴巴通义团队正式推出了Qwen-TTS模型,这款文本转语音(TTS)模型以其超高真实感和多方言支持引发行业热议。AIbase编辑团队整理最新信息,为您深入解析这款通过Qwen API提供服务的语音合成利器,及其在AI语音技术领域的突破性意义。Qwen-TTS:超真实语音合成Qwen-TTS是通义团队基于大规模语音数据集研发的最新文本转语音模型,通过数百万小时的语音训练,生成的声音在自然度、韵律、节奏和情感表达上达到了极高水平。用户通过Qwen API即可体验到接近真人发声的语音效果,适用于
据AIbase报道,Anysphere于2025年6月30日推出Cursor Web版及移动版,将AI编码代理从桌面IDE扩展至浏览器和移动设备,为开发者提供更灵活的编程体验。这一更新标志着Cursor在AI编码领域的重大突破。Cursor Web版通过cursor.com/agents支持开发者在桌面、平板或手机上管理多个AI编码代理,涵盖代码审查、错误修复和功能构建等任务。AIbase指出,借助PWA技术,Web版可在iOS和Android设备上提供类原生体验,适合移动办公和远程协作。开发者可通过Web界面分配任务、查看代码并管理拉取请求,显著提升协作效率
Chai Discovery于2025年6月30日推出全新AI模型Chai-2,标志着抗体设计领域的重大突破。Chai-2以零样本抗体设计能力著称,实验命中率达16-20%,远超传统方法的0.1%行业标准,为生物制药研发注入新动力。Chai-2采用多模态生成架构,整合全原子结构预测与生成式建模,可在仅提供目标结构和表位的情况下,从头设计抗体的互补决定区(CDR)。AIbase分析显示,该模型无需模板或高通量筛选,仅需两周即可完成从设计到验证的流程,生成具有纳摩尔级亲和力和药物特性的抗体。在52个未解决抗原测试中
随着人工智能技术的飞速发展,复杂的机器学习模型如Transformer架构逐渐成为研究和应用的热点。然而,如何将这些抽象的概念以直观的方式呈现给大众,成为了技术传播中的一大挑战。近日,AI动画库ManimML引发广泛关注,其强大的可视化功能让复杂的神经网络架构变得通俗易懂。ManimML:机器学习可视化的新利器ManimML是一个基于Python的开源动画库,专注于机器学习概念的动画与可视化。它基于Manim社区版开发,旨在通过直观的动画展示复杂的神经网络架构,例如Transformer、卷积神经网络(CN
在最新的国际教育技术协会(ISTE)年会上,谷歌宣布了一项令人振奋的新计划 ——“Gemini for Education”。这一项目旨在为教师和学生提供强大的人工智能工具,助力教育的发展。谷歌表示,这款 Gemini 教育版本将免费集成到现有的教育方案中,确保学校无需支付额外费用即可使用其高级的 Gemini2.5Pro 模型。对于教师来说,“Gemini in the Classroom” 功能已经向所有 Workspace for Education 用户开放,提供超过30项新功能,这些功能将大幅提升教学准备的效率。例如,教师现在可以即时生成词汇表,节
特斯拉再次引领汽车行业技术革命!近日,特斯拉发布了全球首个人工智能(AI)全自动驾驶(FSD)从工厂到客户家中的交付视频,展示了其自动驾驶技术的最新突破。这段全程17英里、约30分钟的无人驾驶旅程,跨越停车场、高速公路和城市道路,最终将车辆精准送达新车主家中。全程无人驾驶,技术里程碑特斯拉此次发布的视频展示了其FSD系统在真实场景中的惊人表现。从工厂出发,车辆在无人干预的情况下,顺利通过复杂多变的交通环境,包括停车场内的狭窄通道、高速公路的快速行驶,
美国人工智能初创公司 OpenAI 近日对外发布声明,否认了媒体有关其计划采用谷歌自研芯片的报道。这一声明是在媒体两天前的相关消息引发广泛关注后发布的。OpenAI 的一位发言人在周日表示,尽管该公司正在对谷歌的张量处理单元(TPU)进行早期测试,但目前并没有大规模使用这些芯片的打算。图源备注:图片由AI生成,图片授权服务商Midjourney在人工智能领域,实验室测试各种芯片的情况十分普遍,但要实现新硬件的大规模应用通常需要较长时间。此外,这也涉及到不同的架构和软件支
最近,苹果公司在人工智能领域面临了一场不小的风波。一位重要的高级研究员汤姆・冈特(Tom Gunter)在公司工作八年后选择离职,这一消息引发了内部的广泛关注。冈特在大型语言模型方面的专业知识被认为是无可替代的,尤其是在当前竞争对手如 Meta 和 OpenAI 都在通过高额薪资挖角人才的情况下。随着冈特的离去,苹果的人工智能战略似乎正经历着内部的信任危机。公司内部围绕 AI 战略的分歧日益加深,导致了关键团队的流失。在这种情况下,苹果似乎很难再保持其在机器学习领域的
近期,Meta Platforms 面临重大决策,将可能放弃其自家研发的 Llama AI 模型,转而采用 OpenAI 和 Anthropic 等竞争对手的人工智能系统。这一变化反映了 Meta 在开源 AI 战略上的重大调整,也显示了公司对自身产品表现的不满。事情的转折点出现在 4 月份的 Llama 4 发布会上,该产品在 Meta 主办的 LlamaCon 活动上并未获得开发者们的积极反馈。发布后的反响平平,促使 Meta 对其战略进行深刻反思。为了追赶市场,Meta 已经采取了一系列措施,包括对 AI 公司 Scale AI 的投资高达 143 亿美元,并任命其首席执