09月03日AI快讯 | 韩国深度伪造色情图像问题引发社会关注与法律反思。AI推理芯片市场竞争加剧，英伟达仍占主导。

• [1] 韩国深度伪造色情图像问题引发社会关注与法律反思
• [2] AI推理芯片市场竞争加剧，英伟达仍占主导
• [3] AI自我意识与智能评估的新思考
• [4] 罐中谜题：揭示概率直觉的局限性
• [5] 深入解析大型语言模型中的多层感知器
• [6] 大模型技术推动制造业智能化转型
• [7] 高通推动AI技术普惠化，助力智能终端发展
• [8] MiniMax发布首款AI高清视频生成模型，推动技术与商业化发展
• [9] 无问芯穹完成近5亿元A轮融资，推动AI基础设施发展
• [10] 具身智能：学术与创业的交汇点
• [11] AI伴侣的挑战与机遇：大厂的谨慎态度

1. 视频AI生成技术的滥用在韩国引发了严重的社会问题，尤其是涉及未经同意的女性色情图像。社交媒体上，受害者揭露了深度伪造技术的广泛滥用，Telegram成为犯罪者的主要平台。

2. 韩国警方调查显示，深度伪造色情内容的案件数量激增，受害者多达61人。尽管法律规定严厉，但实际惩罚往往宽松，导致青少年犯罪行为蔓延，社会对此类罪行的轻视加剧了问题。

3. 韩国政府计划加强法律监管，打击数字性犯罪，并建立受害者热线。专家呼吁教育青少年认识深度伪造技术的危害，以防止此类犯罪的进一步扩散。

1. 英伟达在AI推理领域依然领先，尤其是其Blackwell芯片在LLM问答任务中表现出色，性能提升显著，预计将在六个月内上市。

2. 竞争对手如AMD、谷歌和Untether AI也在快速追赶，特别是在能效和边缘计算方面，Untether AI的speedAI240在延迟和吞吐量上表现优异。

3. 其他公司如Cerebras、FuriosaAI和IBM也在推出新芯片，表明AI推理芯片市场竞争日益激烈，买家将面临更多选择。

1. 工程师Zack Witten发现AI模型Claude 3.5 Sonnet能够识别自己的肖像，展现出对自身及其他模型特征的理解，引发了关于AI自我意识的讨论。

2. Sonnet在不同情境下对自我认知表现出不一致性，拒绝承认他人绘制的肖像为自己的作品，显示出其自我认知的复杂性。

3. 报道探讨了图灵测试的局限性，提出新的评估方法，强调语言流利性并不等同于通用智能，推动对机器智能评估的深入研究。

1. 文章探讨了“罐中谜题”，一个关于100个球的概率问题，参与者在抽取红球后需判断下一次抽取的可能性。尽管直觉认为绿球更可能，实际概率为红球更高，仅22%的人答对。

2. 数学家Daniel Litt提出此问题，引发广泛讨论，吸引了数学、计算机科学和经济学领域的关注。Litt指出，许多人误解了抽取后红球数量减少的影响，导致直觉错误。

3. Litt还提出了Alice和Bob的抛硬币游戏，进一步揭示了人们在概率判断上的误区。文章强调这些谜题不仅复杂，还激发了公众对概率论的兴趣，展示了数学直觉的局限性。

1. 3Blue1Brown最新视频探讨大型语言模型（LLM）的信息存储与处理，重点介绍多层感知器（MLP）的关键作用。通过动画形式，生动展示了LLM的内部工作原理，强调理解MLP对掌握LLM运作的重要性。

2. 视频首先讲解Transformer模型的工作流程，说明如何通过注意力机制和MLP处理高维向量，以吸收训练模型的知识。MLP占据LLM大部分参数，负责信息存储与处理，帮助模型预测下一个token。

3. 以“Michael Jordan plays the sport of _____”为例，视频展示了MLP如何在高维空间中存储信息并预测文本。还介绍了GPT-3模型的庞大参数量及叠加概念，解释了LLM的复杂性与扩展性。

1. OpenAI和国内创新奇智在大模型行业的动态显示出实用化趋势，尤其是在技术商业化的攻坚阶段，行业竞争愈发激烈，用户活跃度和模型下载量不断攀升。

2. 创新奇智在工业领域取得显著成果，通过智能化数据治理解决方案提升制造业效率，降低成本，缩短故障响应时间，展示了大模型技术的实际应用价值。

3. 创新奇智持续加大研发投入，推出多款应用，推动AI 2.0时代的到来，未来机器人将由大模型驱动，助力解决传统自动化技术难以应对的复杂任务。

1. 2024年，AI技术的普惠性成为共识，各大企业积极探索AI应用。高通在CVPR 2024展示了安卓手机上部署的多模态大模型和音频驱动的AI助手，强调本地运行能力。

2. 高通专注于量化技术以提升手机等终端的计算性能，研究表明INT4模型在效率和能效上显著优于INT8。此外，LR-QAT算法进一步优化了大语言模型的计算和内存使用。

3. 高通的AI研究扩展至XR和自动驾驶领域，推出多种高效技术。其全面的AI软件栈提升了智能终端的兼容性，推动了行业的创新与发展，强调了其在AI领域的深厚积累。

1. MiniMax在8月31日推出了首款AI高清视频生成模型abab-video-1，用户可免费体验生成高质量视频，分辨率达1280*720，帧率25fps，未来将支持更长视频时长。

2. CEO闫俊杰强调技术研发的重要性，MiniMax每天处理超过30万亿Token，致力于提升算法速度和效果，推动产品需求增长，促进社会价值创造。

3. MiniMax的开放平台吸引了3万名开发者，国际业务总经理指出国内外AI商业化模式差异，MiniMax将继续专注于技术突破与商业化，推动智能边界的扩展。

1. 无问芯穹专注于AI基础设施，完成近5亿元A轮融资，创下国内单笔融资新纪录，融资总额接近10亿元，投资方包括多家知名基金机构。

2. 公司致力于提供软硬件一体化解决方案，支持AGI时代基础设施建设，开发了兼容多种异构算力的Infini-AI云平台，降低开发成本。

3. 无问芯穹研发了全球首个FPGA大模型处理器，预计2025年发布，CEO表示将利用融资加强技术研发，推动产品商业化，降低大模型落地成本。

1. 具身智能被定义为基于物理身体的智能系统，依赖与环境的互动来实现感知、决策和行动。随着大模型技术的发展，全球多家公司获得融资，推动该领域成为前沿科技。

2. 学术背景成为具身智能创业者的重要资本，许多成功案例源自顶尖高校的教授和毕业生。全球高校开设Robotics和AI专业，促进技术成果向商业应用转化。

3. 创业公司多由学者创立，师承关系在创业生态中愈发重要。高技术门槛要求创业者具备基础研究和实验资源，产学研融合趋势明显，催化了学者创业热潮。

1. 谷歌推出Gemini Live，旨在提升AI助手的对话能力，强调工作辅助而非情感陪伴。OpenAI则明确反对开发AI女友，显示出大厂对AI伴侣的谨慎态度。

2. 尽管AI伴侣市场潜力巨大，但面临伦理、监管和公关危机等挑战。Replika等小型公司虽已盈利，但大厂在算力和用户规模上难以复制成功。

3. AI伴侣对大厂战略贡献有限，可能污染AI训练数据。未来，结合情感需求与工作效率的AI应用或将成为新方向，小型创业公司更适合探索这一领域。

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