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6月26日 AI 头条 | 全球首部 Sora 生成宣传片《玩具反斗城的起源》亮相

G大模型机动组约 7 分钟
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划重点:
  • 全球首部 Sora 生成宣传片《玩具反斗城的起源》亮相
  • 钉钉 AI 助理升级，介入更多工作流
  • 苹果A18处理器NPU性能或比M4更强
  • OpenAI 宣布 Mac 版 ChatGPT 正式向所有用户开放
  • 钉钉将对所有 AI 大模型厂商开放，首批 7 家接入
  • Notion发布新功能sites 支持将Notion页面直接发布为网站
  • Gpt-4o 语音模式预计将推迟至秋季上线
  • Udio 发长文回应被起诉：模型不采用版权保护作品训练
  • 礼来宣布与 OpenAI 合作，共同开发新型抗菌药物
  • ElevenLabs推首个iOS应用Reader，可将任何文本转化为AI语音
资讯详情：
全球首部 Sora 生成宣传片《玩具反斗城的起源》亮相
据 The Verge 报道，知名玩具销售商玩具反斗城 Toys "R" Us 近日发布一段全新的宣传广告。有意思的是，这部广告由OpenAI 的视频生成模型Sora 参与制作。
据导演 Nik Kleverov 称，制作这段视频的创意公司 Native Foreign 派出十几名员工参与制作，而 Sora 版主他们完成了大约80%-85%的工作。虽然影片的大部分内容都是通过 Sora 制作的，但也有人工进行视觉效果修正。科普兰乐队主唱Aaron Marsh为影片创作了原创配乐。
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钉钉 AI 助理升级，介入更多工作流
据钉钉官方消息，钉钉宣布对 AI 助理能力进行升级，并为其介入更多工作流。
升级之后的钉钉AI 助理具备更强的记忆和推理规划能力，同时可以感知场景中的变化，根据变化自动执行指定的任务。升级后的钉钉 AI 助理可以调用更丰富的工具，实现多 Agent 协同、拟人操作。用户授权后，可以让 AI 助理记住与其相关的信息、习惯、偏好等，包括姓名、岗位、上下级关系、工作任务进展，也支持用户自定义设置记忆，让 AI 助理的生成结果做到千人千面。
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苹果A18处理器NPU性能或比M4更强
据 X 用户MappleGold爆料，将会在苹果 iPhone 16 系列中搭载的 A18 处理器其NPU性能超过苹果的 M4 处理器。
这也意味着 iPhone 16 足以在本地运行 AI 模型，完成各种 AI 任务。今年5月，苹果发布的11英寸和13英寸iPad Pro搭载了M4处理器，该处理器基于台积电第二代3nm工艺，拥有280亿个晶体管，NPU算力从18TOPS提升到了38TOPS。
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OpenAI 宣布 Mac 版 ChatGPT 正式向所有用户开放
据 OpenAI 官方消息，其 Mac 版 ChatGPT 应用正式面向所有用户开放下载。
ChatGPT 的 Mac 应用旨在与用户日常操作无缝集成，其原生支持 Mac 系统，并提供方便的快捷键 允许用户随时随地启动应用。用户可以轻松与聊天机器人进行交互，并可选择将文件、照片和屏幕截图等附加到您的信息中，供 ChatGPT 使用这些素材进行理解和创作。
该应用还支持语音模式，用户可以使用语音与 ChatGPT 进行交流。OpenAI 表示，将在未来几周内为 Mac 用户提供支持 GPT-4o 功能的新语音模式版本。
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钉钉将对所有 AI 大模型厂商开放，首批 7 家接入
在今日的 MAKE 2024 钉钉生态大会上，钉钉总裁叶军宣布，钉钉将对所有大模型厂商开放，构建“国内最开放 AI 生态”。
其中，MiniMax、月之暗面、智谱 AI、猎户星空、零一万物和百川智能，六家千亿级大模型厂商已宣布接入钉钉，成为继通义千问后首批接入钉钉的大模型。未来，用户可在钉钉上直接使用通义等七家大模型产品。同时，这些大模型厂商将联合钉钉一起，共同探索 AI 在行业内的应用。
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Notion发布新功能sites 支持将Notion页面直接发布为网站
据 TechCrunch 报道，Notion 近日推出多想全新功能，其中包括全新的Notion Sites 功能。
据悉，Notion Sites 可以将用户的笔记直接作为网页发布，无需再次编辑。此外该功能还支持UI定制、图标设置等功能。Notion Sites，还提供了基本的搜索引擎优化功能（主要是标题和描述）以及 Google Analytics 集成。Notion 还增加了搜索功能。
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Gpt-4o 语音模式预计将推迟至秋季上线
据 OpenAI 官方消息，ChatGPT 语音助手功能将被推迟发布，以保证用户可以安全地使用该功能。
OpenAI 表示，它们原计划于 6 月底开始向一小部分 ChatGPT Plus 用户推出 alpha 版本，但还需要一个月才能达到发布标准。例如，OpenAI 目前正在改进模型检测和拒绝某些内容的能力。作为迭代部署策略的一部分，OpenAI将从一小部分用户开始 Alpha 测试，以收集反馈并根据其了解到的情况进行扩展。OpenAI计划在秋季让所有 Plus 用户都可以使用
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Udio 发长文回应被起诉：模型不采用版权保护作品训练
在被三大唱片公司起诉之后，音乐模型初创公司 Udio 今天发文表示，其模型不会复制受版权保护的作品或艺术家的声音。
Udio 在X 上表示，模型训练的目标是培养对音乐理念的理解，音乐理念是音乐表达的基本组成部分，不属于任何人。其系统明确设计用于创作反映新音乐理念的音乐。Udio完全不想复制训练集中的内容，Udio已经采用了最先进的过滤器，以确保其模型不会复制受版权保护的作品或艺术家的声音。
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礼来宣布与 OpenAI 合作，共同开发新型抗菌药物
据礼来官方消息，礼来将与 OpenAI 合作，将利用 OpenAI 的生成式人工智能发明新型抗菌药物，以治疗耐药性病原体。
礼来公司执行副总裁兼首席信息与数字官 Diogo Rau 表示："我们与 OpenAI 的合作标志着我们在抗击日益严重但却被忽视的抗菌药耐药性威胁方面迈出了开创性的一步。"生成式人工智能为加快新型抗菌药物的发现和定制技术的开发提供了新的机遇，有助于与耐药性病原体作斗争。这种合作关系彰显了我们致力于解决全世界人民所面临的重大健康挑战的决心"。
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ElevenLabs推首个iOS应用Reader，可将任何文本转化为AI语音
据 ElevenLabs 官方消息，ElevenLabs推出首款 AI APP ElevenLabs Reader，现已上线 iOS 平台。
借助 ElevenLabs Reader ，用户可以随时随地使用最高质量的 AI 语音聆听任何文章、PDF、ePub 或任何文本。不同于网页版，ElevenLabs Reader专注于文本转语音模式，给用户更好的使用体验。目前ElevenLabs Reader 只支持将文本转为英文，日后将陆续开放其他语言。
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今日重点论文：
加州大学洛杉矶分校：
《Probing the Decision Boundaries of In-context Learning in Large Language Models》
本文提出了一种新的机制来探索和理解在上下文二元分类中的决策边界，研究了影响这些决策边界的因素，并探索了提高其泛化能力的方法。当前LLMs在简单的二元分类任务中学习到的决策边界通常是不规则和不平滑的，无论基础任务是否线性可分。作者评估了各种方法，包括LLMs的无需训练和微调方法，模型架构的影响以及平滑决策边界的主动提示技术的有效性。实验结果表明，这些方法可以提高决策边界的鲁棒性和泛化能力。
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2406.11233v1
HyperEvol AI Lab：
《HyperZ$\cdot$Z$\cdot$W Operator Connects Slow-Fast Networks for Full Context Interaction》
本论文旨在探索利用大型隐式核函数实现全上下文交互，以代替残差学习，从而提高网络的长序列建模能力。通过引入基于坐标的隐式MLPs作为慢速网络，生成另一个快速卷积网络的超级核，以实现每层网络的完全上下文交互。同时，提出了一个新的Terminator架构，将不同大小的超级核集成到多个隐藏表示中，以增强每层的特征提取能力。
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2401.17948v1
微软：
《Reconciling Kaplan and Chinchilla Scaling Laws》
Kaplan研究中计算参数数量时未考虑嵌入层以外的参数，且研究规模较小，导致估计的参数数量偏高，与Chinchilla研究结果不一致。本文通过模拟Chinchilla研究并在小规模下进行分析，证明了Kaplan研究结果的偏差，重申了Chinchilla的结论。本文通过对比Kaplan和Chinchilla两篇研究，揭示了Kaplan研究中的偏差。实验使用了不同规模的数据集，探究参数数量、训练数据量和计算资源之间的关系。本文的结论对于实际使用transformers进行训练的人们具有指导意义。
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2406.12907v1
浙江大学:
《On LLMs-Driven Synthetic Data Generation, Curation, and Evaluation: A Survey》
论文提供了一个详细的合成数据生成工作流程，探讨了不同的合成数据生成方法和评估指标。实验使用了不同的数据集和大型语言模型，证明了合成数据生成的有效性。未来研究应该关注于如何提高合成数据生成的质量和应用。
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2406.15126v1
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