生成式AI

一、 xAI 将与特斯拉 FSD 分成，支持车内 AI 助手以及 Optimus

1. 特斯拉将授权 xAI 的 AI 模型支持 FSD，并与 xAI 分享收入;

2. xAI 协助特斯拉开发车内 AI 语音助手和 Optimus 机器人的软件;

3. 特斯拉和 xAI 在人才、硬件和数据中心功能上进行资源共享，以加强 AI 竞争力.

https://mp.weixin.qq.com/s/tX0s3sY7eRntMQbnDhRQ4g

二、 任意论文一键变播客，谷歌发布Illuminate，重构学习方式

1. Illuminate 能将学术论文转化为 AI 生成的音频讨论，使用谷歌的 LLM Gemini 生成论文摘要和问答;

2. 产品优化针对计算机科学论文，通过 AI 对话形式让用户在多种场景下“聆听”论文核心内容;

3. 用户可通过播客形式预览和学习论文，支持调整语速和分享，但目前仅支持英文且无法下载音频或提供字幕.

https://mp.weixin.qq.com/s/2C2B5yNLjXXYyDQnQgqPyQ

三、 52岁男子用AI写歌诈骗1000万美金！或面临60年监禁

1. 迈克尔·史密斯利用AI生成音乐并通过伪造流量诈骗版税，涉嫌金额超1000万美元;

2. 使用AI账户在多个音乐平台上自动流式传输音乐，每天可生成多达661,440次流式传输;

3. 史密斯面临三项罪名，包括电汇欺诈和共谋洗钱，每项最高可判20年监禁，总计可能面临60年监禁.

https://mp.weixin.qq.com/s/m5iJc-EQ2Kpw17TRQ_IKmQ

四、 3位牛津本科生学霸，4个月复现AlphaFold 3直接开源！

1. 牛津大学本科生创办的初创公司Ligo成功复现并开源了AlphaFold 3，仅用四个月时间完成;

2. Ligo将AlphaFold 3完全翻译为PyTorch代码，解决了原始论文中的多个问题，提高了模型的训练效率和准确性;

3. Ligo的开源项目已在GitHub发布，承诺将来发布模型权重，并使用Apache 2.0许可证，确保真正开源.

https://mp.weixin.qq.com/s/HsVS26MgT-W28y3U_q4Zew

五、 RAG领域，全球首个多语言 ColBERT: Jina ColBERT V2

1. Jina ColBERT V2 支持 89 种语言，提高了多语言检索的效率和准确性，且引入了自定义输出维度选项，减少存储需求;

2. 采用“俄罗斯套娃”式表征学习技术，允许输出向量维度选择，有效平衡存储和计算效率;

3. 在多语言检索性能上优于传统方法，支持高达 8192 tokens 的文档长度，提供灵活的 API 接口，适用于多种平台和应用场景.

https://mp.weixin.qq.com/s/irB0MT64FfCLM5S2UegG5g

六、 从腾讯大模型「实用」路线，看到了企业应用AI的新方向

1. 腾讯混元大模型通过技术升级实现了训练和推理效率提升超过1倍，同时推理成本降低50%;

2. 混元Turbo模型在国内大模型性能评测中表现优异，与国际先进模型的差距缩小至1.29%;

3. 腾讯围绕大模型开发了多种实用产品和工具链，如大模型知识引擎、图像创作引擎等，提高了模型的应用实用性和降低了企业使用AI的门槛.

https://mp.weixin.qq.com/s/XjhpVG1hxL4imxcIQooyog

前沿科技

七、 用杏鲍菇控制机器人运动！康奈尔等新研究登Science子刊

1. 研究人员开发了一种菌丝体电接口，利用杏鲍菇内的电脉冲作为信号控制机器人运动;

2. 实验中，通过特定的电极配置和法拉第笼屏蔽，持续捕捉和记录了菌丝体产生的电信号，这些信号经过处理后用于控制机器人;

3. 通过光照实验发现，紫外光和蓝光可以诱发较高幅值的电位尖峰，这些信号被用来实时控制机器人的运动状态.

https://mp.weixin.qq.com/s/A6gwWDwm3AUi-peRLpIrdA

报告观点

八、 ReplikaCEO：为世间众生予以AI伴侣，给世上每个人人一点爱

1. Replika是一款AI伴侣应用，提供文本、语音、增强现实和虚拟现实交互，旨在成为用户情感支持的补充而非替代;

2. Replika团队注重用户隐私和数据安全，持续改进产品并根据用户反馈进行调整，未来计划推出更逼真的体验和功能;

3. Replika面向成年用户，提供情感陪伴和成长支持，不鼓励或容忍用户间的不良行为，与政府和机构合作确保合规性和安全性.

https://mp.weixin.qq.com/s/AT_W3GW3IvaTr9p_X22lWg

九、 认知核心模型10亿参数就够了，AI会打破教育不公的僵局

1. Andrej Karpathy认为，认知核心AI模型可能只需要10亿参数，强调了数学、物理和计算机科学的学习对于培养逻辑推理的重要性;

2. Karpathy提出，机器人和自动驾驶技术的发展应首先在企业内部应用，以提高效率和降低成本，之后才逐步推向B2B和B2C市场;

3. 在教育领域，Karpathy看好AI的应用，认为AI可以打破教育资源不均的现状，通过AI实现一对一辅导，使更多人受益.

https://mp.weixin.qq.com/s/e3sdyvKVKsErZo9-NyfJcw

十、 李飞飞新对话：空间智能技术成熟时，机器人革命即将开始

1. 李飞飞强调空间智能对AI的重要性，预测其将对AI产生巨大影响，尤其在机器人革命方面;

2. 在对话中，李飞飞讨论了开源模型的风险与益处，认为尽管存在风险，开放模型对推动科技创新和应用至关重要;

3. 李飞飞提倡小参数模型作为解决算力危机的方法，强调即使是小型模型也能在特定领域展现出强大的实用性和效率.

https://mp.weixin.qq.com/s/1-nojc8HZTWRL6GPcZGbnA