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马斯克称xAI将大规模改变社交平台功能
马斯克的 xAI 正逐步将其 AI 模型 Grok 人工智能聊天助手集成至社交平台 X（原 Twitter），并计划增强其搜索、帖子分析等功能。Grok现已向全球用户免费开放，每两小时可享受10次免费对话。X 还为用户提供免费图片生成服务，但图像分析功能每日仅限 3 次。此举标志着 Grok 从仅限于订阅用户的服务转型为更广泛的“免费增值”模式，同时吸引更多用户体验其创新功能。
xAI 的 Grok 模型以其“叛逆”风格吸引关注，但有研究指出，其回答内容在某些政治问题上表现出偏向性。虽然马斯克称其为“追求真相的极限”，但模型在不同用户间表现出的矛盾性，引发对AI模型潜在偏见的讨论。这或许是 AI 应用中的新挑战。
此外，特斯拉股东对马斯克创立的 xAI 表达不满，指责其将特斯拉资源用于支持竞争性AI 项目。尽管xAI 已在特斯拉自动驾驶技术研发中有所贡献，但部分股东认为，这可能导致特斯拉的人才和资源被分流，从而影响公司核心业务发展。
目前xAI 面临来自 OpenAI 等竞争对手的强劲压力，但马斯克表示凭借 X 平台的用户数据，xAI 将在未来的 AI 竞赛中占据优势。
OpenAI或将取消禁止微软使用AGI的商业化条款
据《金融时报》报道，OpenAI 正考虑取消一项条款，该条款原本限制其主要合作伙伴和投资方微软在实现人工通用智能（AGI）后继续使用其最先进技术。AGI 被定义为“能够在大多数经济上有价值的工作中超越人类的高度自治系统”。目前，这一决定尚未最终敲定，需由 OpenAI 董事会决定。
当前条款旨在防止 AGI 技术被滥用于商业目的，一旦 AGI 实现，其所有权将移交给 OpenAI 的非营利董事会，并从所有许可协议中剔除 AGI 的商业用途。但取消该限制将允许微软在 AGI 实现后，继续访问并投资 OpenAI 的技术。
此举背后是 OpenAI 面临的巨大融资压力，研发资金需求迫使其重新审视发展策略。这一潜在决定引发了广泛争议，一方面，AGI 技术的商业化可能为 OpenAI 带来更多资金支持，但也增加了技术被滥用的风险。未来，如何平衡技术发展与伦理责任，将成为 OpenAI 面临的重要挑战。
Google Photos推出“2024回顾”，用AI重温年度记忆
Google Photos 发布了名为“2024回顾”的新功能，为用户整理过去一年的重要时刻，包括照片、洞察以及AI生成的个性化标题。通过 Google 的 Gemini AI 模型，美国部分用户已能使用该功能为照片添加个性化说明，突出展示年度两大关键事件，如重要活动、旅行或庆祝时刻。
此外，“2024回顾”还会提供统计数据，例如拍摄照片与视频的数量以及累计时长，方便用户在社交媒体上分享。这项功能旨在帮助用户重温美好时光，但同时也可能唤起一些难过的记忆，例如亲人离世、情感分离等。这显示了当前 AI 在理解用户情感偏好方面的局限性。
尽管如此，对于拥有愉快经历的用户来说，这项功能是一种有趣的方式，可以与家人朋友重新分享过去一年的高光时刻。目前，Google Photos 已开始陆续向用户推送通知，确保使用 Gemini 功能的用户能够体验这一创新工具。
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Meta推出高效版Llama 3.3 AI模型，性能与成本兼优
Meta 宣布推出最新生成式 AI 模型 Llama 3.3 70B，其性能堪比此前的旗舰模型 Llama 3.1 405B，但运行成本显著降低。Llama 3.3 采用先进的后训练优化技术，在语言理解、数学推理、知识检索和任务指引等领域表现优异。在多项行业基准测试中，该模型的表现超越了谷歌的 Gemini 1.5 Pro、OpenAI 的 GPT-4o 和亚马逊的 Nova Pro。
Llama 3.3 可通过 Hugging Face 和 Llama 官方网站下载，这显示了 Meta 在开源和商业化AI 模型领域的野心。尽管 Meta 对高流量平台的使用设置了许可要求，Llama 系列模型累计下载量已超过 6.5 亿次，并被内部用于 Meta AI 助手服务，该助手目前拥有近 6 亿月活跃用户。
同时，Llama 的开放性也带来了挑战。此前有报道称，Llama 模型被用于开发军事防御聊天，引发隐私和法规合规的争议。Meta 正努力应对欧盟 AI 法案和 GDPR 对用户数据使用的限制，并计划斥资 100 亿美元在路易斯安那州建立最大规模的 AI 数据中心，以支持下一代 Llama 模型的训练。扎克伯格表示，Meta 未来将需要 10 倍于当前的计算能力来开发 Llama 4，进一步巩固其在 AI 领域的领导地位。
谷歌新AI模型支持情绪识别，专家对此表达担忧
谷歌近日发布的 PaliGemma 2 模型系列具备分析图像并生成详细描述的能力，其中包括对人物情绪的识别功能。这种情绪检测功能需要额外调试，尽管如此，其潜在的滥用风险已引发专家的广泛担忧。
Oxford互联网研究所数据伦理与人工智能教授Sandra Wachter表示：“假定我们能够‘读取’情绪是非常有问题的，这就像用占卜球咨询建议一样不可靠。”情绪识别技术目前科学依据薄弱，大部分基于心理学家Paul Ekman关于六种基础情绪的假设，但后续研究表明，不同文化背景下情绪表达方式差异显著。
PaliGemma 2 的情绪检测可能受设计者偏见影响，从而导致不准确甚至歧视性结论。例如，研究显示面部分析模型对黑人的面部表情更容易判定为负面情绪。谷歌表示对模型进行了广泛测试，但未详细说明使用的基准和测试方式，仅提到 FairFace 数据集。然而，FairFace 数据集本身因代表性有限受到学术批评。