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AIDaily 078/100
每天都能接收到无数条与AI、科技、艺术、经济相关的信息。
但是感觉自己就像那只掰玉米的熊，掰了一路，最后出来发现只剩下手里的两根玉米🌽。
今年希望能够以Newsletter的形式，给自己掰下来的玉米们找个背篓。
人们会被自己热爱的事物改变，而没有人因为给予而贫穷。
Vol.078
by Rocket
探索·AI产品
飞书多维表格接入DeepSeek R1模型，功能强大且实用
飞书多维表格已正式接入DeepSeek R1模型，这一集成极大地提升了其在数据处理与分析上的智能化水平。用户现在可以在多维表格的AI字段捷径中直接调用DeepSeek R1模型，实现以下功能：
- 论文解读与扩展：用户可以上传PDF文件，DeepSeek R1能够自动分析论文的关键信息，包括优点和不足，并生成社交媒体的发布文案。
- 虚拟数字人视频生成：支持直接生成虚拟数字人视频，适用于广告视频生成。
- 产品展示视频生成：可以从产品图片生成人物互动视频，保持产品样式。
- 批量处理任务：用户可以在多维表格中一次性输入多个提示词，实现批量处理任务，无需逐个调用API。
Google DeepMind推出AlphaGeometry2：在IMO几何问题上超越金牌得主
Google DeepMind的AlphaGeometry2在解决国际数学奥林匹克竞赛（IMO）几何问题方面取得了重大突破，其表现超过了平均金牌得主。
- 性能提升：AlphaGeometry2解决了过去25年IMO中84%的几何问题，显著高于其前身AlphaGeometry1的54%解题率。
- 技术细节：该系统结合了谷歌Gemini系列的语言模型和符号引擎，通过神经符号混合方法解决复杂的几何问题。
- 训练数据：为了解决几何问题，DeepMind为AlphaGeometry2生成了超过3亿个不同复杂度的合成定理和证明。
Perplexity AI推出“百万美元问题”抽奖活动
Perplexity AI宣布将在2025年2月9日超级碗期间举办“百万美元问题”抽奖活动。参与者需要在比赛期间通过Perplexity应用程序向AI提问，以获得抽奖资格。具体参与条件包括：
- 必须是18岁及以上的美国居民。
- 需要下载Perplexity移动应用，并在比赛期间（太平洋时间下午3点至晚上7点半）至少向AI提问5个问题。
- 每人最多可获得5次抽奖机会。活动结束后，将在比赛结束后约1小时内随机抽取获奖者。
🏈 OpenAI超级碗首秀：用动画点讲述人类发明史
OpenAI在2025年超级碗上发布了首条电视广告，这是其首次大规模的付费广告活动，该广告时长为60秒，投放成本约为1400万美元。
- 创意呈现：广告通过独特的点画风格动画，展示了人类技术的进化，从早期的火和轮子到现代的DNA测序和太空探索，最终聚焦于ChatGPT处理日常任务的能力，创意源自ChatGPT的光标点。
- 聚焦应用：广告未过度宣传AI能力，而是聚焦于其实际应用，避免引发争议。
探索·AI开源
字节跳动发布Goku和Goku+视频生成模型
字节跳动与香港大学联合发布了名为Goku的视频生成模型，以及其广告视频生成的扩展版本Goku+。这些模型能够根据文本提示生成高质量的视频内容，支持多种生成任务，包括文本到视频、图像到视频、文本到图像等。
Goku模型特点
- 高质量视频生成：Goku能够生成包括动画、自然风光、动物行为等多种场景的视频，效果生动真实。
- 虚拟数字人视频：支持直接生成虚拟数字人视频，Goku+将文本转换为超现实的人类视频，具有稳定的手部动作和丰富的面部及身体动作。
- 产品展示视频：可以从产品图片生成人物互动视频，保持产品样式，适用于广告视频生成。
- 广告视频生成：Goku+专注于广告场景，能够根据文本描述生成高质量的广告视频，支持人物与产品的自然互动，显著降低制作成本。
技术细节
- 数据集：Goku团队构建了包含3600万视频和1.6亿图像的数据集，通过多种技术严格筛选数据质量。
- 架构：基于Rectified Flow Transformer框架，支持多模态训练，能够处理复杂的时空依赖关系。
- 性能：在多个视频生成基准测试中表现优异，特别是在VBench测试中，Goku-T2V模型以84.85分获得第二名。
应用场景
- 广告视频制作：Goku+能够根据文本描述生成高质量的广告视频，支持从文本直接生成视频、从产品图片生成人物互动视频，以及生成产品展示视频。
- 虚拟数字人视频生成：Goku+可以将文本转换为超现实的人类视频，生成超过20秒的视频，具有稳定的手部动作和丰富的面部及身体动作。
- 内容创作：Goku能生成多种场景的视频，为艺术创作者提供丰富的灵感和创作素材。
- 教育与培训：可用于制作教育视频和培训课程，提高教育培训的效果和趣味性。
- 娱乐产业：在电影、电视剧、动画等娱乐产业中，Goku可用于内容制作和特效生成。
项目资源
- Github仓库：https://github.com/Saiyan-World/goku
- HuggingFace模型库：https://huggingface.co/datasets/saiyan-world/Goku
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.04896
cursor-tools增强Cursor Agent的能力
cursor-tools是一个强大的扩展工具集，旨在显著增强Cursor Agent的能力。
- 网页搜索功能：通过Perplexity AI，cursor-tools为Cursor提供了网页搜索功能，帮助开发者快速获取最新信息。
- 大规模代码库分析：支持使用Gemini 2.0进行大规模代码库分析，提升代码理解和生成的效率。
- 浏览器自动化：cursor-tools支持浏览器自动化操作，包括打开网页、执行操作、观察交互元素和提取数据等。
- GitHub Issues和Pull Requests支持：cursor-tools允许AI编码助手直接从命令行访问和处理GitHub Issues和Pull Requests。
探索·AI版权
🎨 超过2000名艺术家联名抵制佳士得AI艺术拍卖
佳士得即将举办的“增强情报”AI艺术拍卖会引发了广泛争议：
- 版权争议：艺术家指责AI模型在训练中使用了受版权保护的作品，未经艺术家授权。
- 公开信：超过2800名艺术家签署公开信，要求佳士得取消此次拍卖。
- 拍卖背景：此次拍卖会计划于2月20日开始，展出现场作画机器人等作品。
- 佳士得回应：拍卖行表示，参与拍卖的艺术家作品使用AI是为了增强创作，且数据训练基于艺术家自身的输入。
- 艺术家态度：部分艺术家对AI在艺术创作中的应用持开放态度，但许多传统艺术家担心其权益受损。
此次事件凸显了AI技术在艺术领域应用中的版权和伦理问题，引发了艺术界对AI创作与传统艺术创作之间界限的深刻思考。
探索·新研究
🌐 OpenAI高管在东京大学探讨AI未来
OpenAI首席执行官Sam Altman和首席产品官Kevin Weil在东京大学全球教育中心发表演讲，回答了关于AI未来、GPT-5等新模型以及Stargate项目等问题。
- Stargate项目：Altman表示，价值5000亿美元的Stargate项目将使下一代模型能够开发出首批“科学知识的新位”。
- 模型能力：OpenAI的内部模型目前是全球第50大程序员，预计到今年年底可能达到第1名。
- 开源方向：Altman认为OpenAI将朝着开源方向发展，因为社会愿意接受开放模型带来的权衡。
- AI能力提升：Altman将AI能力的提升比作“试图超越计算器”，认为AI将在每个通用领域超越人类。
📈 Anthropic发布“Anthropic经济指数”：AI使用模式深度分析
Anthropic通过分析Claude上的数百万条匿名聊天记录，发布了“Anthropic经济指数”，揭示了AI在不同职业中的使用模式：
- 职业分布：在22个职业类别中，“计算机与数学”占比最高（37.2%），而“办公室与行政支持”在劳动力市场中占比最高（12.2%）。渔业、林业在两个维度中的占比都最低（0.3%与0.1%）。
- 薪资与AI使用：AI使用集中在中等至中高收入群体，低收入和高收入职业的AI使用率较低。
- 增强与自动化：AI使用更偏向“增强”（57%），即与人类协同完成任务，而非“自动化”（43%），即AI直接执行任务。
- 使用深度：仅4%的职业在超过75%的任务中使用AI，但36%的职业在至少25%的任务中使用AI，说明中等程度的使用更为普遍。
Anthropic还开源了数据集，供研究人员进一步分析。
AI技术的快速进步：五年内基准测试的显著提升
Jason Wei发布的图表展示了过去五年AI技术在各种基准测试中的快速进步，直观地反映了AI能力的显著提升。
- 基准测试（Benchmark）：
- 定义：基准测试是评估AI能力的一种方法，通过让AI回答问题或完成任务并打分，类似于学校的考试。
- 类型：
- 常识问答：如TriviaQA，测试AI对琐事或常识性问题的回答能力。
- 多科目知识：如MMLU，测试AI在不同科目上的知识水平。
- 基础数学：如GSM8K，测试AI解决小学或基础数学问题的能力。
- 高级理工科考试：如MATH、AIME、GPQA等，测试AI在更专业、难度更高的数学和理工科问题上的表现。
- “人类的最终考试”：假设性的“终极测试”，代表AI面临的极具挑战性的重要考试。
- 测试结果：图表中的每条彩色线代表一种特定的AI测试，展示了AI在这些测试中的表现随时间的快速提升。
- 技术进步：AI技术在短短几年内不断更新升级，准确率不断提高，甚至超过人类平均水平或接近满分。
- 行业影响：
- 学习能力：AI的学习和推理能力正在以惊人的速度提升。
- 复杂任务处理：AI在处理复杂任务方面的能力也在迅速增强。
- 未来展望：AI的快速进步预示着未来可能在更多领域超越人类，带来深远的变革。
这张图表不仅展示了AI技术的快速进步，也提醒我们AI的发展速度可能远超我们的预期。未来，AI可能会在更多领域实现突破，带来更多的可能性和挑战。
探索·AI人员变动
Ilya Sutskever的Safe Superintelligence寻求200亿美元估值融资
Safe Superintelligence（SSI）由OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever于2024年6月创立，目标是开发具有“超级智能”的AI模型，并防止有害输出。
- 融资情况：SSI正在与投资者洽谈，计划以至少200亿美元的估值进行融资。这将是该公司继2024年9月以50亿美元估值完成10亿美元融资后的又一轮重大融资。
- 技术方向：SSI专注于开发安全的超级智能AI模型，其技术路线与现有AI开发方法不同，旨在探索新的研究方向。
- 团队构成：SSI的创始团队还包括前OpenAI研究员Daniel Levy和前Y Combinator合伙人Daniel Gross，后者曾领导苹果公司的AI开发工作。
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