Pi 母公司將開發情感 AI 商業機器人；Meta 科學家：Sora 不是影片生成唯一方向丨 RTE 開發者日報 Vol.214

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本期編輯：@CY，@JLT，@ 鮑勃

01 有話題的新聞

1、 Inflection AI 計劃將情感 AI 嵌入商業機器人

AI 獨角獸 Inflection AI（情感型聊天機器人 Pi 的母公司），在經歷投資方微軟「挖角」之後，公佈了其由經驗豐富的矽谷老將組成的新領導團隊，計劃將情感 AI 嵌入商業機器人，憑藉其在 AI 情感智慧領域的領先地位進軍 2B 市場。（@ 新智元）

2、剪映字幕識別功能收費，從最初的 178 元漲到現在的 188 元，最新回應

近日，有網友發帖稱剪映更新後發現其字幕識別功能開啟了 VIP 收費模式，每個月只有 5 次免費使用機會。有網友反映此功能不僅開啟收費模式並且一週漲一次價，從最初的 178 元漲到現在的 188 元。網友們紛紛表示拒絕更新。對此剪映官方客服表示：因為市場環境和 app 規劃原因確實開啟了收費模式，但多次漲價這個情況並沒有查詢到相關資訊。（@ 網易科技）

3、前 OpenAI 安全負責人加入競爭對手 Anthropic

5 月 29 日訊息，據外媒報導，剛剛從 OpenAI 安全團隊（專注於長期風險）離職的前聯席主管 Jan Leike 宣佈將加入 OpenAI 人工智慧競爭對手 Anthropic。Leike 於 5 月 15 日凌晨宣佈辭去 OpenAI 職務，幾天後該公司解散了他共同領導的超級聯盟小組。

Leike 表示，他在 Anthropic 的工作重點與他在 OpenAI 的工作類似，即與所謂超人類人工智慧模型的控制相關的安全問題。此類人工智慧模型目前尚不存在，但 OpenAI 和 Anthropic 等公司正在研究如果未來建成這些模型，如何對其進行控制。Leike 表示：我很高興加入@AnthropicAI，繼續完成超級對齊任務。（@ 鞭牛士）

4、黃仁勳淨資產飆升至 910 億美元，明年有望超越馬斯克成全球首富，NVIDIA 暫無接班人

英偉達 CEO 黃仁勳個人淨資產過去五年急劇膨脹，其持有英偉達約 8676 萬股股票，佔該公司已發行股份的 3.5% 以上。根據最新資料，英偉達創始人、總裁兼 CEO 黃仁勳的個人財富已達到約 936 億美元（摺合人民幣約 6780 億元），在億萬富翁指數榜上升至全球富豪榜第 17 位。按照目前的增長速度，黃仁勳有望在 2025 年之前取代特斯拉 CEO 馬斯克，成為全球新首富。

然而，與公司業務和市值的蓬勃發展形成鮮明對比的是，英偉達目前並沒有明確的接班人計劃。黃仁勳在近期的一次對話中被問及退休問題時，以幽默的方式回應自己沒有其他事可做，暗示暫無退休計劃。（@ 騰訊科技）

5、首個未成年遊戲退費標準釋出：監護人與網遊服務提供者按錯比例擔責

中國網際網路協會發布首個未成年遊戲退費標準，明確了監護人和網遊服務提供者的責任比例。網遊服務提供者未接入國家認證系統導致未成年人無限制充值時，承擔 100% 責任；若已配置防沉迷措施但監護人幫助繞過，服務提供者根據情況承擔 30%-70% 責任，監護人承擔剩餘責任。（@ 北京商報）

02 有態度的觀點

1、Yann LeCun：如果你對下一代人工智慧系統感興趣，不要研究大型語言模型

雖然 Meta 推出了開源大型語言模型 Llama，但 Yann LeCun 作為 Meta 的首席人工智慧科學家及 FAIR（Facebook AI Research）負責人，對 LLM 的不看好卻是盡人皆知。

他最近還直接對學生喊話：如果你對下一代人工智慧系統感興趣，不要研究大型語言模型。

在近日與英國《金融時報》的一次訪談中，他反對依賴不斷髮展的 LLMs 來追求人類級別的智慧，因為這些模型只有在被輸入正確的訓練資料時才能準確回答問題，因此「本質上是不安全的」。

谷歌 DeepMind 還花了幾年時間尋找構建 AGI 的替代方法，包括強化學習等方法，其中人工智慧代理在類似遊戲的虛擬環境中從周圍環境中學習。

所以他轉而專注於一種根本性的替代方法，正在努力開發一個全新的 AI 系統，希望這些系統能夠為機器提供人類級別的智慧，儘管他表示這一願景可能需要 10 年才能實現。

LeCun 認為，LLM 的自迴歸性質（根據之前的單詞預測下一個單詞）從根本上限制了它們實現真正智慧的能力。他主張聯合嵌入預測架構（JEPA）作為一種更有前景的 AGI 方法。LeCun 還批評了當前對基於文字的學習的關注，認為需要觀察物理世界並與物理世界互動，以建立對規劃和推理至關重要的全面世界模型。（@ 矽星人 Pro）

03 有思考的文章

《對話｜Meta 科學家 Bichen Wu：在矽谷，Sora 不是影片生成的唯一方向》

影片生成效果最好的其實是圖形學（Graphics pipeline）的技術路線，並不是這一輪生成式 AI 的技術……在這一波生成式 AI 浪潮中，主要的技術路線分為兩條。一條是以 Diffusion 模型為基礎，OpenAI 的 Sora 和 Meta 的 Emu Video 都是這個路線；另一條是 Google 的 VideoPoet 模型所採用的路線，模型基於 Transformer 開發，用 LLM（大語言模型）的架構做影片生成，將影片拆解為多個小塊，每個小塊相當於一個 token，根據已有的 token 來預測下一個 token，最終這些小塊會被解碼器重新組合成影片。VideoPoet 模型把影片看作是由「許多詞」組成的「句子」或「文章」。

文章推薦人 @ 鮑勃：推薦這篇「新皮層」與 Bichen Wu 的對話。雖然他沒有透露在 Meta 做的具體專案，但是他表態：「儘管 Sora 將影片生成的潛力推向了新的高度，但這並不是影片生成的終極解決方案。無論是在訓練還是推理階段，我相信存在更高效的影片生成模型，能夠以更低的成本生成更高質量的內容。」

寫在最後：

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