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本期编辑：@SSN，@鲍勃
一、有话题的新闻
1、小米回应「网友恶搞 AI 雷军配音骂人」：已转给小米法务部
10 月 9 日，有网友在小米公关部总经理 @王化 微博下呼吁「把雷军 AI 语音骂人的事情先解决一下吧」并 @小米法务部 ，王化对此回应称，已经转给他们。近期网传的恶搞内容不仅包括辱骂和吐槽，还涉及捐款给某大学、用小米 SU7 撞人、远程控制小米手机进行爆炸等。目前，相关短视频平台已开始逐步下架这些内容。
律师表示，网友未经雷军本人同意，使用 AI 软件编辑、合成他的声音和视频对他人进行辱骂，如果达到以假乱真的程度，势必会对雷军的形象造成损害。这种行为涉嫌侵犯雷军的肖像权、声音权和名誉权，恶搞者可能需要承担包括停止侵权、公开道歉、恢复名誉和赔偿损失等法律责任。如果这些恶搞内容传播谣言并造成严重社会影响，恶搞者可能违反治安管理处罚法甚至刑法，面临被拘留罚款甚至监禁的风险。（@IT 之家）
2、Hailuo AI 上线图片生成视频功能
近日，Hailuo AI 推出了其图片生成视频功能这项新功能的核心亮点在于其文本与图片联合输入能力。用户只需同时提供文字描述和参考图片，Hailuo AI 就能精准捕捉创作意图，生成符合要求的视觉效果。这种双重输入方式大大提高了生成结果的准确性，让创作者能更好地将脑海中的构想转化为现实。Hailuo AI 拥有精确的物体识别和操控能力。系统能够智能识别上传图片中的各个元素，并根据用户指令进行精确操作，确保最终视频作品的质量和细节都能达到专业水准。同时，Hailuo AI 还提供了丰富多样的风格选项。（AIbase 基地）
3、人工智能科学家又获奖：2024 年诺贝尔化学奖授予三位预测蛋白质结构的科学家
10 月 9 日，瑞典皇家科学院宣布，将 2024 年诺贝尔化学奖授予三位科学家，其中，一半授予美国华盛顿大学的大卫·贝克 （ David Baker ），以表彰其在计算蛋白质设计方面的贡献，另一半则共同授予英国伦敦人工智能公司谷歌 DeepMind 公司的丹米斯·哈萨比斯（ Demis Hassabis ）和约翰·乔普（ John M。 Jumper ），以表彰其在蛋白质结构预测方面的贡献。
诺奖官网称，今年的三位诺贝尔化学奖得主破解了蛋白质惊人结构的密码。2024 年诺贝尔化学奖的主题是蛋白质------生命中精妙的化学工具。化学奖得主大卫·贝克成功完成了几乎不可能完成的任务，他开发了计算方法，能够从头开始设计全新的蛋白质，制造出了全新的蛋白质。他的共同获奖者丹米斯·哈萨比斯和约翰·乔普他们成功利用人工智能，解决了化学家们 50 多年来的难题：根据氨基酸序列预测蛋白质的三维结构。他们的 AI 模型 AlphaFold2 能够预测几乎所有已知的 2 亿种蛋白质的结构。这一突破为生物学和医学研究提供了强大的工具，加速了对生命过程的理解。（@澎湃新闻）
4、Adobe 将推出全新免费应用：创作者可在作品上附上「证书」防止被 AI 使用
10 月 8 日，Adobe 宣布，将从明年开始提供一款免费的基于网络的应用程序，旨在帮助图像和视频创作者在其作品上贴上「内容凭证」。该公司表示，除了表明自己是内容的作者外，创作者还可以使用该免费应用表明是否不希望自己的作品被 AI 训练系统使用。新应用将帮助用户快速将创作者信息应用于图像、视频和音频，并允许他们将作品排除在生成式 AI 模型之外。该应用能广泛添加归属信息，包括创作者姓名、网站和社交媒体页面等。相较于向每个 AI 提供者逐一提交保护请求，这种方式能让创作者更简单地将作品大规模排除在 AI 训练之外。（@IT 之家）
5、元宇宙平台 Infinite Reality 以 4500 万美元收购扩展现实公司 Zappar
10 月 9 日，元宇宙公司 Infinite Reality 宣布以 4500 万美元收购总部位于伦敦的扩展现实平台和创意工作室 Zappar。此次收购将 Zappar 的先进产品纳入 Infinite Reality 的产品组合，旨在扩展其业务范围，包括基于网络的增强现实一体化 XR 平台、用于构建 3D 体验的无代码工具以及价格实惠的 AR 头显。
据了解，这是 Infinite Reality 今年的第六次收购，此前还收购了 AI 驱动的 3D 头像创建公司 Action Face、专业电子竞技公司 Drone Racing League 、NFT 体育博彩网站 Stakes 和沉浸式体验工作室 Ethereal Engine。( Saasverse)
二、有态度的观点
1、 李飞飞：AI 十年，公众看到的是一些离散事件，而我们则看到一个连续过程
Z Potential 翻译了李飞飞今日在旧金山计算机历史博物馆的谈话内容，并摘录了一些核心观点：
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Alexnet 对人工智能世界具有象征意义，因为现代人工智能的三个基本要素第一次汇聚在一起，第一个要素是神经网络，第二个要素是大数据，即使用 ImageNet，第三个要素是 GPU 计算......在 ImageNet 之前，人们并不相信数据的重要性......所以这个想法的关键在于，我们要抛弃这一切，用数据来填充模型，通过数据驱动的方法来推动高容量模型，并在人工智能中实现泛化，这在很多人看来是非常可疑的。
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这十年里，公众看到的是一些离散的事件，而我们则看到这一切是一个连续的过程。
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在接下来的三到五年里，由于人工智能和机器学习的推动，我们将在不同领域看到科学发现的蓬勃发展，而不仅仅是大型基础模型的商业化。我们会看到更多的空间智能，不仅是技术的发展，也将是我们如何部署这些模型、如何治理这些模型的年限。
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AI 将以深远的方式影响我们的生活、商业和世界，这种意识让我不寒而栗，想到一项工具可以如此强大是令人恐惧的，我们最好考虑其影响，这种深刻的影响必须扎根于人类的影响，所以我们需要用以人为本的框架来接触人工智能。( Z Potential)
写在最后：
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