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本期编辑：@CY，@JLT，@鲍勃
01 有话题的新闻
1、 Inflection AI 计划将情感 AI 嵌入商业机器人
AI 独角兽 Inflection AI（情感型聊天机器人 Pi 的母公司），在经历投资方微软「挖角」之后，公布了其由经验丰富的硅谷老将组成的新领导团队，计划将情感 AI 嵌入商业机器人，凭借其在 AI 情感智能领域的领先地位进军 2B 市场。（@新智元）
2、剪映字幕识别功能收费，从最初的 178 元涨到现在的 188 元，最新回应
近日，有网友发帖称剪映更新后发现其字幕识别功能开启了 VIP 收费模式，每个月只有 5 次免费使用机会。有网友反映此功能不仅开启收费模式并且一周涨一次价，从最初的 178 元涨到现在的 188 元。网友们纷纷表示拒绝更新。对此剪映官方客服表示：因为市场环境和 app 规划原因确实开启了收费模式，但多次涨价这个情况并没有查询到相关信息。（@网易科技）
3、前 OpenAI 安全负责人加入竞争对手 Anthropic
5 月 29 日消息，据外媒报道，刚刚从 OpenAI 安全团队（专注于长期风险）离职的前联席主管 Jan Leike 宣布将加入 OpenAI 人工智能竞争对手 Anthropic。Leike 于 5 月 15 日凌晨宣布辞去 OpenAI 职务，几天后该公司解散了他共同领导的超级联盟小组。
Leike 表示，他在 Anthropic 的工作重点与他在 OpenAI 的工作类似，即与所谓超人类人工智能模型的控制相关的安全问题。此类人工智能模型目前尚不存在，但 OpenAI 和 Anthropic 等公司正在研究如果未来建成这些模型，如何对其进行控制。Leike 表示：我很高兴加入@AnthropicAI，继续完成超级对齐任务。（@鞭牛士）
4、黄仁勋净资产飙升至 910 亿美元，明年有望超越马斯克成全球首富，NVIDIA 暂无接班人
英伟达 CEO 黄仁勋个人净资产过去五年急剧膨胀，其持有英伟达约 8676 万股股票，占该公司已发行股份的 3.5%以上。根据最新数据，英伟达创始人、总裁兼 CEO 黄仁勋的个人财富已达到约 936 亿美元（折合人民币约 6780 亿元），在亿万富翁指数榜上升至全球富豪榜第 17 位。按照目前的增长速度，黄仁勋有望在 2025 年之前取代特斯拉 CEO 马斯克，成为全球新首富。
然而，与公司业务和市值的蓬勃发展形成鲜明对比的是，英伟达目前并没有明确的接班人计划。黄仁勋在近期的一次对话中被问及退休问题时，以幽默的方式回应自己没有其他事可做，暗示暂无退休计划。（@腾讯科技）
5、首个未成年游戏退费标准发布：监护人与网游服务提供者按错比例担责
中国互联网协会发布首个未成年游戏退费标准，明确了监护人和网游服务提供者的责任比例。网游服务提供者未接入国家认证系统导致未成年人无限制充值时，承担 100%责任；若已配置防沉迷措施但监护人帮助绕过，服务提供者根据情况承担 30%-70%责任，监护人承担剩余责任。（@北京商报）
02 有态度的观点
1、Yann LeCun：如果你对下一代人工智能系统感兴趣，不要研究大型语言模型
虽然 Meta 推出了开源大型语言模型 Llama，但 Yann LeCun 作为 Meta 的首席人工智能科学家及 FAIR（Facebook AI Research）负责人，对 LLM 的不看好却是尽人皆知。
他最近还直接对学生喊话：如果你对下一代人工智能系统感兴趣，不要研究大型语言模型。
在近日与英国《金融时报》的一次访谈中，他反对依赖不断发展的 LLMs 来追求人类级别的智能，因为这些模型只有在被输入正确的训练数据时才能准确回答问题，因此「本质上是不安全的」。
谷歌 DeepMind 还花了几年时间寻找构建 AGI 的替代方法，包括强化学习等方法，其中人工智能代理在类似游戏的虚拟环境中从周围环境中学习。
所以他转而专注于一种根本性的替代方法，正在努力开发一个全新的 AI 系统，希望这些系统能够为机器提供人类级别的智能，尽管他表示这一愿景可能需要 10 年才能实现。
LeCun 认为，LLM 的自回归性质（根据之前的单词预测下一个单词）从根本上限制了它们实现真正智能的能力。他主张联合嵌入预测架构 （JEPA） 作为一种更有前景的 AGI 方法。LeCun 还批评了当前对基于文本的学习的关注，认为需要观察物理世界并与物理世界互动，以建立对规划和推理至关重要的全面世界模型。（@硅星人Pro）
03 有思考的文章
《对话｜Meta 科学家 Bichen Wu：在硅谷，Sora 不是视频生成的唯一方向》
视频生成效果最好的其实是图形学（Graphics pipeline）的技术路线，并不是这一轮生成式 AI 的技术……在这一波生成式 AI 浪潮中，主要的技术路线分为两条。一条是以 Diffusion 模型为基础，OpenAI 的 Sora 和 Meta 的 Emu Video都是这个路线；另一条是 Google 的 VideoPoet 模型所采用的路线，模型基于 Transformer 开发，用 LLM（大语言模型）的架构做视频生成，将视频拆解为多个小块，每个小块相当于一个 token，根据已有的 token 来预测下一个 token，最终这些小块会被解码器重新组合成视频。VideoPoet 模型把视频看作是由「许多词」组成的「句子」或「文章」。
文章推荐人@鲍勃：推荐这篇「新皮层」与 Bichen Wu 的对话。虽然他没有透露在 Meta 做的具体项目，但是他表态：「尽管 Sora 将视频生成的潜力推向了新的高度，但这并不是视频生成的终极解决方案。无论是在训练还是推理阶段，我相信存在更高效的视频生成模型，能够以更低的成本生成更高质量的内容。」
写在最后：
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标签：RTE,视频,AI,模型,人工智能,Meta,OpenAI From： https://www.cnblogs.com/Agora/p/18220549