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Runway 4.5：AI視頻生成新王者正式登場
Runway發布代號"Whisper Thunder"的4.5版本AI視頻生成模型，展現出強大的視頻生成能力。該模型能夠創建高質量的人物和動物奔跑、形態變換等復雜場景視頻，在文本轉視頻排行榜上表現卓越。新模型支持多種風格控制，包括寫實、動畫和電影風格，具備快速生成、無水印等特點。Runway作為AI視頻領域的黑馬公司，獲得了英偉達等知名投資方支持，其CEO表示希望防止AI技術被少數公司壟斷。
波蘭小創企如何成為數十億美元AI語音巨頭
波蘭AI語音公司ElevenLabs由兩位30歲創始人Staniszewski和Dabkowski創立，其AI語音技術能夠生成極其逼真的人聲。公司在四年內從零發展到估值66億美元，兩位創始人均成為億萬富翁。該公司年收入1.93億美元，凈利潤1.16億美元，服務客戶包括思科、Epic Games等知名企業。盡管面臨深度偽造等技術濫用風險，ElevenLabs仍在與谷歌、微軟等科技巨頭競爭AI語音市場主導地位。
芬蘭量子AI融合項目取得重大突破
芬蘭國家技術研究中心VTT與IQM量子計算機公司合作，推出歐洲首臺50量子比特量子計算機。IQM通過公開招標獲得了向VTT交付300量子比特超導量子計算機的合同，該項目由芬蘭政府7000萬歐元資助，計劃2027年第四季度交付。VTT正致力于尋找量子計算與人工智能融合的突破性應用領域，通過VTT QX云平臺為芬蘭研究機構和企業提供免費使用機會，鞏固芬蘭在全球量子計算領域的前沿地位。
強化學習能否引領我們邁向通用人工智能？
強化學習正在重新成為AI領域的焦點技術。雖然該技術起源于20世紀70年代，但直到最近與大語言模型結合后才展現出巨大潛力。從人類反饋強化學習到可驗證獎勵強化學習，這些方法使AI模型獲得了推理能力。然而，關鍵問題仍待解答：強化學習能否在難以驗證的領域實現突破？大規模擴展會帶來什么結果？盡管存在挑戰，強化學習不受人類能力限制，有望創造超越人類的新型智能。
AI 視頻生成創企 Runway 以 30 億美元估值融資 3.08 億美元
AI視頻生成公司Runway宣布完成3.08億美元融資，由General Atlantic領投，估值超30億美元。公司剛發布新一代視頻生成模型Gen-4，可生成長達10秒的視頻片段。Runway計劃利用新資金加強AI開發，重點提升訓練數據集質量和擴展擴散模型與大語言模型能力。
Nvidia 競爭對手 Cerebras 稱在 IPO 前已跨越中東融資障礙
人工智能芯片初創公司Cerebras Systems稱已解決美國外國投資委員會(CFIUS)對其資金來源的擔憂,為計劃中的首次公開募股(IPO)掃清了一個關鍵障礙。公司修改了與阿聯酋G42的協議,限制其持有無表決權股份,以消除監管機構的顧慮。Cerebras正積極拓展客戶群,計劃在北美和法國部署大量AI加速器,以提供高性能推理即服務平臺。
Nvidia GPU 路線圖證實：摩爾定律已死
Nvidia首席執行官黃仁勛在GTC大會上公布了未來三代GPU技術路線圖，揭示了計算能力提升面臨的巨大挑戰。從芯片制程到散熱和供電，Nvidia正通過增加硅片數量、提高封裝密度等方式來突破摩爾定律的限制。這些努力也反映出當前AI計算發展所面臨的瓶頸，以及未來數據中心設計的發展方向。
AI 浪潮的源頭代碼現已開放下載
谷歌與計算機歷史博物館聯合發布了AlexNet的源代碼，這是一個在2012年徹底改變人工智能領域的卷積神經網絡。AlexNet證明了"深度學習"能夠實現傳統人工智能技術無法達成的目標，標志著人工智能領域的重大突破。此舉不僅為AI愛好者和研究人員提供了一個窺探計算機歷史關鍵時刻的機會，也為未來的歷史學家提供了理解這項改變世界技術的寶貴資料。
中國最新 AI 代理 Manus 憑借自主智能引發全球關注
中國初創公司Monica推出的Manus AI系統聲稱是目前最先進的自主AI之一，能夠獨立完成復雜任務而無需人工指令。它采用多個專業子代理協作，可異步運行并自動通知結果。Manus的出現挑戰了美國在AI領域的領先地位，但也引發了對就業和監管的擔憂。盡管存在一些初期問題，Manus仍引起廣泛關注，預示著AI發展的新方向。
ChatGPT 的"Operator"模式賦予 AI 真正的自主性 - 既令人興奮又令人恐懼
OpenAI為ChatGPT推出的"Operator"模式標志著AI發展的重大飛躍。這一升級使ChatGPT能夠自主完成復雜任務，包括與網頁和服務交互，無需人工指導即可自動執行多步驟操作。這一進展不僅展現了AI技術的快速發展，也為未來AI應用開辟了新的可能性。
Ray技術峰會上，馬克·安德森：AI領域也可能演變成一場“逐底競爭”，出售模型像賣大米一樣
在Ray Summit 2024上，馬克·安德森討論了人工智能如何重塑產品類別、地緣政治、生物學和國防。他回顧了AI的歷史，強調了技術突破如Imagenet競賽、自動駕駛、語音識別和transformer模型的重要性。Marc還探討了AI在生物技術、藥物發現、生物工程和個性化醫療中的應用，以及其在現代軍事戰略中的作用。他指出，AI基礎設施建設的黃金時期需要更強大的計算能力和數據處理能力，同時也存在技術和投資的不確定性。
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