頭條
馬斯克的起訴曝光了 OpenAI 的早期 drama 內幕
埃隆·馬斯克 (Elon Musk) 對 OpenAI 提起的訴訟導致該初創公司早期的電子郵件被曝光，揭示了內部緊張局勢。
Spotify CEO Gustav 透露其計劃開發 AI 生成的音樂、播客和推薦
https://www.bigtechnology.com/p/spotifys-plans-for-ai-generated-music
Spotify 正在擁抱 AI 驅動的內容創作，使用 Suno 和 NotebookLM 等生成 AI 工具制作音樂和播客，同時利用 LLM 來增強用戶推薦。聯席總裁 Gustav S?derstr?m 表示，AI 是一種增強創造力的工具，而不是替代創造力，并且 AI 有潛力促進更深入的用戶參與和個性化體驗。Spotify 仍致力于支持其平臺上的創作者，確保法律合規，同時探索動態 AI 驅動的創新。
Anthropic 聘請首位“AI 福利”研究員
https://arstechnica.com/ai/2024/11/anthropic-hires-its-first-ai-welfare-researcher/
Anthropic 聘請 Kyle Fish 作為首位“AI 福利”研究員，探索圍繞潛在 AI 意識和道德權利的道德考量。這標志著 AI 公司在解決與 AI 系統意識和代理相關的道德問題方面的潛在轉變。Fish 最近的論文討論了如何提高對 AI 福利的理解，以避免在 AI 道德考量方面做出錯誤決策。
研究
Llama Mesh
https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/LLaMA-Mesh/
Nvidia 基于 LlaMA 的微調模型，可以根據文本輸入為 3D 模型生成頂點。
語義感知水印
https://arxiv.org/abs/2411.09359v1
研究人員引入了語義擾動攻擊來對抗現有的水印方案攻擊。
解決旅行商問題
https://arxiv.org/abs/2411.09238v1
這項研究揭示了“熱圖 + 蒙特卡洛樹搜索 (MCTS)”方法被忽視的重要性，表明仔細調整和簡單的熱圖可以勝過復雜模型。
工程
視頻轉換器的運行長度標記化
https://github.com/rccchoudhury/rlt
通過自適應地緩存未隨幀發生變化的視頻標記，您可以大幅加快運行時間，且性能不會降低，無需額外訓練。
區域感知文本到圖像生成
https://github.com/NJU-PCALab/RAG-Diffusion
一種基于選定區域生成具有改進控制的圖像的改進技術。
精確圖像匹配
MOP+MiHo+NCC 是一種非深度模塊化方法，通過結合三種技術來細化圖像匹配。多重重疊平面 (MOP) 聚類內點匹配并使用 RANSAC 過濾異常值。中間單應性 (MiHo) 減少平面重投影中的失真。歸一化互相關 (NCC) 在變換后細化關鍵點位置。
雜七雜八
基于圖形的人工智能模型描繪創新的未來
https://news.mit.edu/2024/graph-based-ai-model-maps-future-innovation-1112
麻省理工學院的研究人員開發了一種人工智能模型，利用生成知識提取和圖形推理來揭示連接生物學和音樂等不同領域的復雜模式。該模型有效地從科學論文中創建知識圖譜，識別聯系并提出受藝術啟發的創新材料。這種方法增強了跨學科研究，揭示了材料設計的隱藏見解和新概念。
視覺提示注入初學者指南
https://www.lakera.ai/blog/visual-prompt-injections
視覺提示注入通過在圖像中嵌入惡意指令，導致意外的模型行為，對 GPT-4V 等 LLM 構成安全風險。這些漏洞可以操縱輸出，例如忽略圖像中的個人或更改描述的上下文。隨著 GenAI 的采用率不斷提高，公司需要采取強大的安全措施來緩解這些威脅。
如果人工智能不能永遠變得更好怎么辦？
https://arstechnica.com/ai/2024/11/what-if-ai-doesnt-just-keep-getting-better-forever/
報告顯示，傳統的 LLM 培訓可能正在遭遇收益遞減，因為像 OpenAI 的 Orion 這樣的新模型并沒有顯著優于前輩。專家們擔心 LLM 培訓的優質文本數據會耗盡，從而促使人們轉向合成數據和專門的 AI 模型。未來的進步可能會側重于推理改進和特定于任務的模型，而不是一般的擴展。
自動創建 Python 包
https://github.com/GitsSaikat/Pygen
Pygen 將想法轉化為 Python 包。
UltraVox 音頻語言模型
一套開放權重模型，可以將文本和音頻作為輸入模式。
AI 使技術債務更加昂貴
https://www.gauge.sh/blog/ai-makes-tech-debt-more-expensive
AI 通過擴大低債務和高債務代碼庫之間的速度差距來增加技術債務的成本。
