AI日報：快手上線可靈網頁端並開源可圖Kolors；達摩院AI視頻平臺“尋光”炸場；月之暗面推Kimi瀏覽器插件

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1、可靈AI又放大招：上線Web端，增加首尾幀控制、運鏡控制等功能

可靈AI最近發佈了重磅新功能，包括Web端上線、畫質提升、首尾幀和鏡頭控制功能加入，文生視頻時長延長至10秒。更新內容涵蓋基礎模型升級、首尾幀控制、鏡頭控制、文生視頻時長增加、圖生視頻功能增強和Web端上線。可靈AI能生成高清視頻，支持1080p分辨率，提供個性化視頻控制選項，讓用戶創作更豐富多彩的內容。網頁端服務免費上線，未來還將支持語音脣形同步等功能。

【AiBase提要:】

🚀 基礎模型升級，支持1080p分辨率，畫質達到電影級水準。

💡 首尾幀控制，用戶可定製視頻起始和結束畫面，提升個性化創作體驗。

🎥 鏡頭控制功能增加，包括橫移、搖鏡頭等，讓視頻更生動有趣。

詳情鏈接:https://top.aibase.com/tool/keling-ai

2、快手開源圖像生成模型可圖Kolors

快手今天放出了一項重磅消息，開源了自家的圖像生成模型“可圖 Kolors”，這一模型經過數十億的文本圖像對訓練，搭載了通用語言模型（GLM）作爲文本編碼器，支持中英雙語提示詞，具有長文本處理能力和海量數據訓練。可圖 Kolors 還特別優化了中國文化元素，支持中文文字生成，展現出強大的技術支撐和文化傳承。

【AiBase提要:】

🌟 中英雙語支持: 採用通用語言模型（GLM）作爲文本編碼器，支持中英文提示詞，能處理長達256個token的上下文。

🚀 長文本處理能力: 支持長達256個token的上下文長度，讓創作者能夠細緻描繪心中所想，無論是複雜場景還是豐富故事。

💡 海量數據訓練: 在數十億個文本圖像對上進行訓練，模型擁有龐大的知識庫，能夠生成多樣化且精準的圖像。

可圖入口:https://top.aibase.com/tool/kuaishouketudamoxingkolors

詳細內容介紹：https://www.aibase.com/news/10085

3、快手推出AIGC微短劇《山海奇鏡之劈波斬浪》

快手推出國內首部AIGC原創奇幻微短劇《山海奇鏡之劈波斬浪》，結合傳統魅力與現代科技，爲觀衆帶來震撼的觀看體驗。通過大模型技術支持，呈現升級後的視覺效果，推動微短劇行業發展，引領“AIGC+微短劇”新潮流。

【AiBase提要:】

🎬 快手推出國內首部AIGC原創奇幻微短劇《山海奇鏡之劈波斬浪》

💡 微短劇以《山海經》爲靈感來源，賽博風格復現上古神話世界中的神怪異獸和奇花異草

🌟 快手推出“星芒短劇×可靈大模型”創作者孵化計劃，支持AIGC微短劇的創作

詳細內容：https://www.aibase.com/news/10075

4、月之暗面推出 Kimi 瀏覽器插件 支持點問筆、總結器等功能

Moonshot AI推出的Kimi瀏覽器插件爲用戶提供了點問筆和總結器兩大功能，優化了用戶在網頁和應用中的體驗。插件支持全局浮窗和側邊欄模式，方便用戶在寫作時進行持續對話和搜索。同時，Kimi還進行了體驗優化，包括支持PDF文件打開、搜索引用溯源、內容複製等功能。雙端同步更新還增加了計算器和問題推薦功能。

【AiBase提要:】

🖊️ 點問筆功能讓用戶通過劃選文字獲取即時解釋和答疑

📝 總結器位於網頁右下角，幫助用戶快速總結全文內容

🔗 支持快捷鍵召喚Kimi，提供便捷操作和功能推薦

詳情鏈接:https://kimi.moonshot.cn/extension/download

5、達摩院“尋光”炸場！可控編輯，輕鬆搞定AI視頻工作流

AI視頻創作領域迎來了一場革命性的變革，阿里達摩院推出的"尋光"平臺在WAIC上震撼亮相，爲創作者提供一站式AI視頻創作解決方案，極大提高創作效率，重塑視頻創作工作流。

【AiBase提要:】

✨ 一站式AI視頻創作平臺"尋光"推出，集劇本創作、分鏡圖設計、視頻素材編輯於一體，簡單高效

🔥 AI技術應用實現鏡頭角度調整、目標消除修改等一鍵完成，提升創作效率

💡 尋光平臺支持劇本創作輔助、AI編輯功能、運鏡控制、目標新增/消除/修改等多項強大功能

詳情鏈接:https://top.aibase.com/tool/xunguangshipinchuangzuopingtai

6、書⽣·浦語2.5——InternLM2.5-7B模型宣佈開源

2024年7月3日，上海人工智能實驗室與商湯科技聯合香港中文大學和復旦大學正式發佈新一代大語言模型InternLM2.5-7B。該模型在推理能力、長文本支持和自主規劃與工具調用方面有顯著提升。

【AiBase提要:】

🚀 InternLM2.5-7B模型在推理能力方面表現出色，特別在數學評測集MATH上實現了100%的性能提升，準確率達到60%。

💬 模型支持處理高達1M tokens的上下文，優化了長文檔理解與智能體交互。

🔍 具備搜索和整合上百個網頁信息的能力，通過MindSearch多智能體框架，有效整合網絡信息。

詳情鏈接:https://github.com/InternLM/InternLM

7、阿里通義音頻生成大模型 FunAudioLLM 開源 支持情緒語音對話、有聲讀物等場景

阿里通義實驗室最近開源了名爲FunAudioLLM的音頻生成大模型項目，旨在提升人類與大型語言模型（LLMs）間的自然語音交互體驗。該項目包括兩個核心模型: SenseVoice和CosyVoice，分別致力於語音生成和語音識別。FunAudioLLM支持多種人機交互應用場景，如多語言翻譯、情緒語音對話、互動播客和有聲讀物等。

【AiBase提要:】

🔊 CosyVoice專注於自然語音生成，支持多語言、音色和情感控制，表現出色。

🔍 SenseVoice致力於高精度多語言語音識別和情感辨識，支持超過50種語言。

🔗 FunAudioLLM項目結合SenseVoice、LLMs和CosyVoice，支持無縫的語音到語音翻譯和情感語音聊天應用程序。

詳情鏈接:https://github.com/FunAudioLLM

8、清華大學開源CodeGeeX4-ALL-9B：多語言代碼生成模型 超越主要競爭對手

清華大學知識工程組和數據挖掘團隊推出的CodeGeeX4-ALL-9B標誌着代碼生成模型發展的里程碑，具有無與倫比的性能、全面的功能和用戶友好的集成，將推動軟件開發的效率和創新。

【AiBase提要:】

🚀 CodeGeeX4-ALL-9B是CodeGeeX系列的最新創新成果，代表了多語言代碼生成的巔峯，設定了新的性能和效率標準。

💡 模型擁有9.4億個參數，在其類別中是最強大的之一，表現出色且具備倉庫級別的代碼問答功能，提高開發人員與代碼庫交互效率。

🔗 CodeGeeX4-ALL-9B在性能基準測試中表現卓越，超越了更大的模型，確立了自己作爲領先模型的地位。

詳情鏈接:https://huggingface.co/THUDM/codegeex4-all-9b

9、反AI圖像盜竊工具Glaze需求量劇增 吸引大批藝術家

Glaze工具應運而生，旨在保護藝術家的風格不被AI圖像生成器抄襲。隨着Meta計劃利用用戶數據進行AI訓練，Glaze需求量急劇上升。然而，安全研究人員發現了繞過Glaze保護的方法，引發了對其有效性的質疑。

【AiBase提要:】

🖼️ 藝術家追捧的Glaze工具用於防範AI圖像盜竊。

🔒 Glaze需求激增，因Meta計劃利用用戶數據進行AI訓練。

⚙️ 安全研究人員發現繞過Glaze保護的方法，對其有效性產生質疑。

詳情鏈接:https://top.aibase.com/tool/glaze

10、科幻照進現實？Open-TeleVision支持遠程操控機器人

這篇文章介紹了加州大學聖地亞哥分校和麻省理工學院研究員們開發的Open-TeleVision項目，該項目實現了遠程操控機器人的高科技場景，讓人彷彿置身於電影《阿凡達》中。系統支持多種設備，提供沉浸式體驗，通過VR頭顯實現隔空操控，極大地提升了操作的便捷性和真實感。

【AiBase提要:】

🌟 開源遠程操作系統，支持多設備輕鬆上手，實時立體視頻流讓操控更精準。

🤖 通過VR頭顯模擬人類視覺和頸部活動，實現沉浸式體驗，告別傳統2D視頻平庸。

🔧 使用逆運動學算法和Web平臺實現高效遠程操作，解決人形機器人自由度匹配問題，數據採集訓練機器人自主完成任務。

詳情鏈接:https://github.com/Improbable-AI/VisionProTeleop

11、中國AI論文數量全球第一，清華成論文發表熱門之地

中國在全球人工智能研究領域以驚人速度崛起，論文數量佔全球總量25%，位居世界第一，展現出在AI科技人才素質和技術創新能力上的重大突破。學術機構如中國科學院和清華大學超越世界頂尖學府，企業如谷歌、微軟、騰訊、阿里巴巴在AI研究領域貢獻突出，彰顯中國AI研究的多元化和活力。

【AiBase提要:】

🌟 中國AI論文數量全球領先，佔全球總量的25%，位居世界第一。

🏫 學術機構表現卓越，中國科學院和清華大學在AI論文被引用次數上超越了世界頂尖學府。

📈 企業貢獻顯著，谷歌、微軟、騰訊、阿里巴巴等企業在AI研究領域貢獻突出，展現了中國AI研究的多元化和活力。

12、AI 模型訓練成本暴漲，2027 年或達 1000 億美元！

據Anthropic首席執行官表示，當前AI模型訓練成本高達10億美元，未來三年有可能上升到100億美元甚至1000億美元。這一預測引發了人們對AI泡沫是否即將破裂的擔憂。硬件和能源消耗成爲訓練成本的主要驅動因素，隨着AI模型的發展，這兩方面的支出將急劇增加。人力資源、數據採集和運行維護等方面也將耗費大量成本，如果這些問題不得到解決，2027年的AI訓練成本有可能達到1000億美元。

【AiBase提要:】

⭐ 當前AI模型訓練成本高達10億美元，未來三年有可能上升到100億美元甚至1000億美元。

⭐ 硬件和能源消耗成爲訓練成本的主要驅動因素，隨着AI模型的發展，這兩方面的支出將急劇增加。

⭐ 人力資源、數據採集和運行維護等方面也將耗費大量成本，如果這些問題不得到解決，2027年的AI訓練成本有可能達到1000億美元。