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美国沃伦参议员警告:AI 行业泡沫可能引发新一轮金融危机

近日,美国民主党联邦参议员丽莎白沃伦在盛顿的一活动中发警告,表示 AI 行业正面临着类似于 2008 年金融危机的风险。沃伦指出,AI 行业的快速发展和大量资金的投入可能导致泡沫的形成,威胁到整个金融系统的稳定。

沃伦强调,虽然人工智能技术潜力巨大许多 AI 正在以高杠杆的方式融资,造成了不健康的财务状况。她提到,AI 企业的收入增长速度跟不上支出的增加,导致这些公司不得向不透明的私募信贷基金等融资渠道寻求资金。这些融资方式的缺乏监管,使得 AI 行业的整体安全性受到质疑。

在谈到潜在的风险时,沃伦表示,如果 AI 公司无法迅速提高收入,就很难承担沉重的债务负。而一旦出现务问题,可能会出现慌性抛,造成广的金融动。她形地比喻道种情况就像一名登山者把绳子绑在自己身上,而绳子的另一端却牵连着多个地方,一旦其中一处出现问题,所有地方都会受到影响。

沃伦进一步建议,国会应成立一个新的数字监管机构,专门负责 AI 行业的反垄断、隐私和消费者保护等方面的事务。同时,她强调,如果 AI 行业出现问题,不应对其进行救助,以维护市场的问责制。

沃伦的警告引发了与会者的广泛关注,许多人对此表示深思。当前,AI 行业的快速发展是否会成为金融市场的新隐患,值得关注和思考。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
字节跳动推出全新3D 生成模型 Seed3D2.0,技术跃升至 SOTA 水平

字节跳动近日正式发布了其最新一代3D 生成大模型 ——Seed3D2.0。此次发布标志着技术的重大进步,Seed3D2.0在几何和纹理材质生成方面达到了 SOTA(最先进的技术)水平。根据字节跳动的介绍,Seed3D2.0的技术报告现已公开,同时相关 API 也已上线,方便开发者进行应用。

在与当前市场上主流3D 生成模型的对比中,Seed3D2.0显示出了卓越的性能。特别是在几何生成和纹理材质生成这两项关键指标上,该模型的表现都超越了其他竞争者。通过对复杂结构的更精细还原,以及更真实的 PBR 材质生成,Seed3D2.0在行业中树立了新的标杆。

为了验证 Seed3D2.0的效果,字节跳动招募了60位拥有3D 建模经验的评审人员,对其与其他六个主流模型的生成质量进行了盲评。结果显示,Seed3D2.0在几何结构生成的评测中明显领先,偏好率超过其他模型,验证了其架构创新带来的几何质量提升。在纹理生成的对比中,Seed3D2.0的偏好率同样高达69% 以上,显示了其强大的市场竞争力。

Seed3D2.0采用了 Coarse-to-Fine 的两阶段生成策略,成功将整体结构与几何细节解耦,实现了对锐利边缘、薄壁结构及复杂拓扑等生成难点的突破。同时,模型也整合了统一的 PBR 生成机制,进一步提升了材质的细节和边界精度。通过引入 VLM 先验技术,Seed3D2.0在未知光照条件下的材质分解表现更加稳定与准确。

除了几何和纹理生成,Seed3D2.0还具备部件级分割与补全、铰接资产生成以及基于图像、视频或文本的场景组合生成能力,进一步拓宽了其在实际应用中的场景。

划重点:

🌟 Seed3D2.0在几何和纹理生成领域取得了 SOTA 水平,显著提升了生成质量。

🖼️ 该模型在盲评测试中表现优异,显示出高于69% 的偏好率。

🔧 引入了 Coarse-to-Fine 策略和 VLM 先验,增强了生成的稳定性和准确性。


via AI新闻资讯 (author: AI Base)
GPT Image2 背后团队首度曝光: 13 人核心团队, 4 个月重塑AI绘图

近期,GPT Image2凭借极其惊艳的生成效果在社交媒体上引发轰动。随着项目的走红,这支低调的幕后团队也逐渐浮出水面。据了解,该核心团队仅由13人组成,在短短4个月内便完成了底层架构的彻底重写。尽管研究负责人陈博远并未透露具体的技术路线,但他将这一新模型描述为“图像领域的GPT”,预示着其在通用性上的巨大飞跃。

作为团队的灵魂人物,陈博远的成长历程颇具传奇色彩。他在读博期间便提出过“Diffusion Forcing”等创新范式,并曾在Google参与开发后续被Gemini2.0采用的指令微调技术。有趣的是,他在高中参加科研营时甚至还不懂Python。在加入OpenAI后,他不仅负责了GPT图像模型的所有训练工作,还是Sora视频生成团队的核心成员。在演示中,他通过生成精准渲染中、韩、孟加拉语等多种文字的海报,展示了模型卓越的语言处理能力。

除了文字渲染,GPT Image2在理解世界知识和指令遵循方面也达到了新高度。由中科大博士Jianfeng Wang负责的这一模块,解决了生图AI长期以来的痛点——例如,过去模型画的时钟几乎永远停在10:10,而新模型已能精准理解任意时间点及复杂的空间布局指令。他表示,该模型正在消除用户的创作意图与最终产出之间的鸿沟。

在生产力工具化方面,来自浙大竺可桢学院的Yuguang Yang演示了将长篇论文一键转化为高精度PPT和信息图表的能力。这得益于团队在多模态理解、MoE(混合专家模型)架构以及长程引导技术上的深度融合。

从最初的DALL-E到如今的GPT Image2,这支平均年龄极轻、背景多元的团队(包含多位2025年刚毕业的博士)完成了从“画得出”到“画得准”的进化。目前,团队成员纷纷将社交头像换成了极简的日系贴纸风格。这种带有几分戏谑色彩的自嘲,或许正是这群信奉“涌现式研究”的天才们改变世界的一种独特方式。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
字节跳动发布新一代3D生成大模型Seed3D 2.0,技术精度与真实感实现跨越式提升

在生成式AI领域,3D内容的构建正成为技术竞争的新高地。近日,字节跳动正式对外推出了精度更高的新一代3D生成大模型——Seed3D2.0。该模型的最新技术报告已同步公开,且相关API接口也已在火山引擎平台正式上线。

根据对比评测数据显示,Seed3D2.0在几何形状生成以及纹理材质建模这两项关键指标上,均成功取得了SOTA(当前最优)的成绩。这意味着该模型在处理复杂物体结构时,能够还原出更精细的锐利边缘和薄壁构造。而在PBR(基于物理的渲染)材质生成方面,其表现出的真实感与光影稳定性也显著优于现有的主流模型。

为了验证实际应用中的用户感官,字节跳动招募了60位拥有专业经验的3D建模师进行盲评。在纯几何结构的生成测试中,Seed3D2.0展现了压倒性的优势;而在带有纹理贴图的综合测试中,其相对于行业内其他主流模型的偏好率超过了69%,验证了其架构创新带来的质量飞跃。

从技术实现路径来看,Seed3D2.0引入了从粗到精(Coarse-to-Fine)的两阶段生成策略。这种方法通过将“整体结构”与“局部细节”解耦并分开优化,攻克了复杂拓扑结构难以还原的痛点。同时,模型采用了MoE(混合专家)架构来提升高分辨率下的材质细节,并引入视觉语言模型(VLM)先验,确保了在未知光照环境下的材质分解更具准确性。

除了基础的几何与纹理生成,该模型还展示了强大的实用化潜力。目前,Seed3D2.0已具备部件级分割补全、铰接资产生成以及基于多模态输入的场景组合能力。这些特性的加入,使得生成式3D模型不再停留于实验室阶段,而是能够更直接地应用于游戏开发、仿真场景构建等实际业务部署中。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
大模型购票时代开启:东航首家接入通义千问实现全流程AI服务

随着人工智能技术的深度演进,传统的航空出行服务正迎来颠覆性变革。今日,中国东方航空正式与阿里通义千问达成战略合作,通义千问也由此成为首个全面接入东航服务的国产大模型。这一举措标志着AI机票服务正式进入全流程时代,有望重塑现有的机票销售格局。

此次深度整合彻底改变了以往依赖OTA(在线旅行社)或反复切换APP的繁琐流程。在新的服务模式下,用户只需在通义千问的AI对话界面中,以自然语言输入自己的行程计划或个人偏好,AI便能代替人工完成复杂的查询与比对工作。它不仅能精准推荐最适配的东航航班,还能辅助用户直接在对话框内完成购票、选座以及值机等一系列操作。

值得注意的是,这种“直连”模式在售后保障上也更具优势。通过AI渠道完成的订单,将由东航官方直接提供退改签支持,规避了第三方平台可能存在的沟通滞后或加价风险。

据了解,双方的合作并未止步于交易层面。未来,该AI服务还将进一步打通会员体系,接入更多个性化的会员权益与服务。这不仅是航空公司数字化转型的一次大胆尝试,也预示着大模型正从单纯的“聊天工具”向具备实操能力的“全能助手”加速蜕变。

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字节跳动发布Seed3D2.0:几何与纹理双SOTA,API同步上线火山引擎

字节跳动Seed团队于2026年4月23日正式发布新一代3D生成大模型Seed3D2.0,标志着AI3D内容生成向“生产级可用”迈出关键一步。 该模型在几何精度与材质真实度上实现显著突破,核心指标均达到行业SOTA水平,有效解决了此前3D生成中边缘软化、拓扑失真及材质物理一致性缺失等行业痛点。

技术层面,Seed3D2.0引入了“粗到精”的两阶段DiT架构,通过将整体结构与几何细节解耦,极大提升了对锐利边缘和薄壁结构的还原能力。在纹理生成上,模型升级为统一的PBR生成架构,并结合MoE架构与VLM先验,实现了高分辨率下的物理属性精准分解。

评测数据显示,Seed3D2.0在几何生成与纹理生成的人类偏好率分别超过80%与69%,大幅领先现有主流模型。

此外,Seed3D2.0进一步拓展了下游应用边界,支持部件级拆解、关节化建模及复杂场景组合,生成的3D内容可无缝对接Isaac Sim等物理仿真引擎。

目前,该技术报告已公开,API也同步上线火山引擎。随着3D生成从单体模型迈向可交互、具身智能化的场景级构建,Seed3D2.0的发布不仅将加速工业制造与仿真训练的数字化进程,也为具身智能的规模化落地提供了关键的基础设施支撑。

项目主页:

https://seed.bytedance.com/seed3d_2_0

体验入口:

火山方舟体验中心-登录-选择视觉模型-3D生成-Doubao-Seed3D-2.0

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Google Cloud 默认安全缺陷导致用户产生巨额账单

Google Cloud 默认安全配置缺陷导致用户面临严重的财务风险。澳大利亚 AI 顾问 Jesse Davies 因历史项目中的 API 密钥泄露,在设置了 10 澳元预算上限的情况下,一夜之间产生超过 2.5 万澳元的账单。受此影响,攻击者通过公开 URL 调用容器环境变量中的明文密钥,绕过了多项安全防护措施。

更深层的风险在于,Google Cloud 在账户触发阈值时会自动上调信用额度且不予通知,导致损失进一步扩大。尽管 Google 最终免除了相关费用,但此类事件并非孤例,多名用户报告曾遭遇数万至十万美元不等的异常账单。网络安全公司 Truffle Security 指出,Gemini API 密钥格式单一且安全设置默认关闭,是此类攻击频发的核心诱因。

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印度男子用AI打造MAGA女网红狂骗美国寂寞男 吸引超百万粉丝

近日,美国科技媒体《连线》曝光一起震惊全网的AI造假事件:一位拥有数百万粉丝的 MAGA(让美国再次伟大)网红“艾米丽·哈特”,并非真实存在的美国女性,而是由一名22岁印度医学生萨姆利用AI技术完全捏造的虚拟人物

艾米丽·哈特被塑造成完美的保守派“理想形象”:金发碧眼、身材姣好,兼具护士的可靠与爱国者的热情。

其经常在平台分享的标志性内容包括穿比基尼冰钓、喝Coors Light啤酒、手持步枪射击,再加上佩戴MAGA帽子发表政治言论,精准击中美国保守派男性的情感与价值观需求。

幕后推手萨姆正接受骨科住院医师培训,因高昂学费压力,萌生用AI虚拟人物变现的想法。

他听从AI建议,选择MAGA保守派赛道,认为该群体受众忠诚、可支配收入高,随后通过AI生成虚拟形象,并借助Google Gemini、Grok等AI工具生成内容,仅4个月就收获超100万粉丝,粉丝们在评论区狂热示爱、表达政治支持。

萨姆在Fanvue等平台通过粉丝打赏、订阅和广告分成,每月赚取数千美元,远超印度当地收入水平。

他也试过自由派版本,但没有成功,更加讽刺的是,尽管MAGA粉丝让他赚得盆满钵满,这名印度男子依然看不起他们,其坦言道:“民主党人知道那是AI垃圾……MAGA 那帮人都是些蠢货——就是那种超级蠢的人,而且他们还真会上当。”

事件曝光后,引发轩然大波,大量粉丝感到被背叛,指责这是政治与情感的双重欺骗;各大社交平台紧急介入调查,Fanvue平台因允许AI内容陷入争议。

via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源:快科技)
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