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在最近的TED采访中，OpenAI首席执行官Sam Altman就AI系统使用艺术家独特风格时的补偿问题提出了自己的见解，但未能提供具体解决方案。尽管OpenAI目前禁止生成模仿在世艺术家风格的图像，Altman暗示未来可能采用一种让艺术家"选择加入并获得报酬"的模式。"我认为找到一种新的模式会很酷，如果你说我想以这位艺术家的名义做这件事并且他们选择加入，那么就存在一种收入模式，"Altman表示。当TED负责人Chris Anderson提出GPT-4o可能构成知识产权盗窃时，引发观众掌声，Altman回应道："你们可以随意
在人工智能技术日益普及的今天，许多企业面临着高昂的硬件成本，特别是需要使用先进计算芯片的需求。为了应对这一挑战，印度的人工智能初创企业 Ziroh Labs 与该国顶尖技术学校的研究人员合作，推出了一种全新的经济实惠的系统，能够在无需依赖如 Nvidia 等公司生产的高级计算芯片的情况下，运行大型 AI 模型。这一创新的系统标志着人工智能技术在设备选择上的一场革命。Ziroh Labs 表示，该系统的设计旨在降低进入门槛，让更多企业和开发者能够轻松使用先进的人工智能技术，而不
Meta联合滑铁卢大学的研究人员近日共同发布了一款名为 MoCha 的全新 AI 系统，能够通过简单的文本描述生成带有同步语音和自然动作的完整动画角色。这一创新技术有望极大地提升内容创作的效率和表现力，并在多个领域展现出巨大的应用潜力。打破传统，全身动画与精准口型同步与以往侧重于面部表情的 AI 模型不同，MoCha 的独特之处在于能够渲染全身的自然运动。无论是从近距离还是半近距离拍摄，系统都能根据文本内容生成包括 唇部同步、手势以及多角色之间的互动 等细腻动作。早
苹果公司近期在人工智能领域的投资动作引起了广泛关注。根据 Loop Capital 分析师 Ananda Baruah 的报告，苹果公司正在斥资10亿美元购买 NVIDIA 的 AI 系统，以支持其 Apple Intelligence 的运行。虽然苹果之前曾表示依靠自家的 Apple Silicon 服务器来处理相关任务，但如今的投资显示出其在技术领域的进一步布局。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商MidjourneyBaruah 在报告中指出，苹果正式加入了大型服务器集群的人工智能竞争中，与超微（Super Micro Computer）和戴尔等公司成为重要的服务器合作伙伴
通用 AI 智能体产品 Manus的刚上线不久，便吸引了大量用户争相求购邀请码。在产品性能备受瞩目的同时，大家也对 Manus 背后的技术产生了浓厚的兴趣。除了不少团队开始复刻Manus以外，日前一位名为 jian 的用户对 Manus 系统进行了破解，简单地要求 Manus 输出 “/opt/.manus/” 目录下的文件，竟然成功获取了一些重要信息和运行代码。根据 jian 发布的内容显示，Manus 并不是一个独立的模型，而是基于 Claude Sonnet 构建的，同时配备了29种工具来辅助任务，但并未实现多智能体功能。此外，Manus 还使
在医学领域，影像数据的分析一直是一个复杂而繁琐的过程。最近，威尔康奈尔医学院的研究人员开发出了一种名为 LILAC（基于学习的纵向影像变化推断）的全新人工智能系统，能够高效、准确地分析和检测随时间变化的医学影像。这项研究于2月20日发表于《美国国家科学院院刊》，并展示了 LILAC 在多个医学场景中的广泛应用潜力。传统的医学影像分析方法往往需要大量的定制和预处理。以脑部 MRI 数据为例，研究人员通常需要花费大量时间对图像进行调整和修正，以便专注于某个特定的
前 OpenAI 首席技术官 Mira Murati 在去年秋天突然离开 OpenAI 后，开始了她的新创业旅程。近日，她向外界透露了自己正在筹备的新 AI 初创公司，名为 “思维机器实验室”（Thinking Machines Lab）。虽然具体的产品细节尚未公开，但这家公司明确表示，其目标是让 AI 系统更加易于理解、可定制，并且具备更广泛的能力。思维机器实验室希望为用户提供一种可以与 AI 协作的方式，而不是开发完全自主的系统。公司在一份新闻稿中表示:“我们正在构建一个未来，让每个人都能获取知识和工具，以便让
近日，谷歌 DeepMind 开发的一款 AI 系统 ——AlphaGeometry2，成功超越了国际数学奥林匹克（IMO）金牌选手的平均水平，在几何问题解答上表现优异。AlphaGeometry2是 DeepMind 在去年发布的 AlphaGeometry 系统的升级版，研究团队在最新的研究中指出，该系统能解决过去25年间 IMO 的84% 几何问题。那么，为什么 DeepMind 会关注这样一个高中的数学竞赛呢?研究人员认为，解决复杂几何问题的新方法可能是提升 AI 能力的关键，尤其是在欧几里得几何方面。证明数学定理需要推理能力和选择合适解决步骤的能力
谷歌 DeepMind 研究实验室最新推出的 AI 系统 AlphaGeometry2，在解决几何问题方面表现出色，超越了国际数学奥林匹克（IMO）比赛中的平均金牌得主。该系统被认为是 AlphaGeometry 的改进版本，研究人员表示，AlphaGeometry2能够解决过去25年 IMO 中84% 的几何问题。为什么 DeepMind 会关注这样的高中数学竞赛呢?他们认为，寻找解决复杂几何问题的新方法，特别是欧几里得几何，可能是提升 AI 能力的关键。证明数学定理或解释定理（如勾股定理）为何成立，需要逻辑推理和选择多个可能步骤的能力。如果
在最近的访谈中，Anthropic 的 CEO Dario Amodei 表达了对人工智能未来发展的乐观预测。他指出，预计在未来2-3年内，各个领域将出现比人类更强大的 AI 系统。尽管这一观点可能引发一些担忧，Amodei 强调，AI 的发展不应简单地被视为对人类工作的替代，而是应与人类形成互补，进而提高生产力。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商MidjourneyAmodei 认为，当前对 AI 领域的诸多讨论，尤其是关于推理模型和大规模强化学习的趋势，并不代表新的发展范式，而是一种持续演变的过程。他指出，AI