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本期编辑：@JLT，@ 鲍勃

01 有话题的新闻

1、阿里团队推出视频 AI 生成框架 Tora：画圈操控物体运动轨迹

阿里团队最新推出了 AI 视频生成框架 Tora，同时集成了文本、视觉和轨迹条件用于生成视频，是基于轨迹导向的扩散变换器（DiT）技术。

Tora 由一个轨迹提取器（TE）、一个时空 DiT 和一个运动引导融合器（MGF）组成：

TE 使用 3D 视频压缩网络将任意轨迹编码为分层时空运动补丁。

MGF 将运动贴片集成到 DiT 模块中，以生成遵循轨迹的连贯视频。

Tora 无缝契合 DiT 设计，支持制作最长 204 帧、720P 分辨率的视频，可以精确控制不同持续时间、宽高比和分辨率的视频内容。大量实验证明，Tora 在实现高运动保真度方面表现出色，同时还能细致模拟物理世界的运动。

其独特设计理念融合文本、视觉和轨迹条件，精准控制视频内容，模拟物理世界运动规律，为电影特效制作、虚拟现实领域带来无限可能。（@IT 之家）

2、OpenAI 正在研发 ChatGPT 文本水印

据《华尔街日报》报道，OpenAI 已经开发了一种工具，可以用来检测用户是否使用 ChatGPT 撰写文章。报道指出，这项检测技术实际上使用到了一种文本水印。用户无法通过肉眼察觉，但可以借助 OpenAI 的检测工具来进行识别。

在《华尔街日报》的这篇报道发出后，OpenAI 还更新了 5 月份的一篇博客文章，更新内容主要为检测 AI 生成内容进行的研究。更新内容中指出，文本水印已被证明「非常准确，甚至对局部篡改也有效」。不过在检测全局篡改方面的能力较弱，比如使用翻译系统，用另一个生成模型改写，或者要求模型在每个单词之间插入一个特殊字符，然后删除该字符等操作。（@ 爱范儿）

3、OpenAI 又动荡，Greg Brockman 长期休假，另一联创加入死敌

OpenAI 经历重大人事变动，联合创始人 Greg Brockman 长期休假，John Schulman 转投竞争对手 Anthropic，产品负责人 Peter Deng 离职。Brockman 对 AI 模型和产品如 ChatGPT 转化有关键贡献，Schulman 负责改进大型语言模型和领导安全团队。

变动发生在公司业务发展强劲但面临潜在重大损失的时期。联合创始人 Ilya Sutskever 和 Andrej Karpathy 分别离职创办新公司。OpenAI 可能从非营利组织转变为利益公司，正在训练下一代旗舰 AI 模型，推出搜索引擎，开发 AI 代理自动执行计算机任务。Schulman 跳槽希望更深入从事 AI 对齐工作。（@ 硅星人 Pro）

4、Not Diamond:自动推荐最佳的 LLM，实时学习提升体验

智能聊天机器人 Not Diamond 不仅仅是一款聊天机器人，它能自动选择最佳的人工智能模型来应对您的每一个问题，并根据您的反馈不断学习和改进。

【自动 AI 模型路由】：Not Diamond 会根据您的消息内容自动选择最适合的人工智能模型。

【实时学习】：Not Diamond 会在您使用的过程中实时学习，以确保每次交互都能带来更好的体验。

【竞技模式】：开启竞技模式可以比较不同模型的表现，为您提供更加个性化的建议。

【API 访问】：Not Diamond 还提供了 API 接口，让您可以在自己的应用中集成自动 AI 模型路由功能。

（@AI 产品大观）

5、智谱 AI「清影」视频模型开源

今天凌晨，THUKEG（智谱 AI 官方账号）在 Github 上将 CogVideoX 开源。值得注意的是，该模型为前两周很火的智谱的第二世代 AI 视频清影的基模型。

7 月 26 日，智谱 AI 曾在官方公众号发文，宣布清影大模型上线。该模型可以让用户通过几个字到几百个文字的表述，在等待 30 秒之后，就可以获得一段 1440 x 960 清晰度的高精度视频。（@ 爱范儿）

6、马斯克重启对 OpenAI 及其 CEO 的诉讼

据纽约时报报道，马斯克重新启动了针对 OpenAI 的诉讼，这一举措加剧了 OpenAI 的权利斗争。在周一向法院提交的新起诉书中指出，OpenAI 及其两位创始人 Sam Altman 和 Greg Brockman 将商业利益置于公共利益之上，违反了公司的创始合同。

诉讼书中还提到，在 2015 年与马斯克一起创建 OpenAI ，并承诺为人类的利益谨慎开发人工智能后，Sam Altman 和 Greg Brockman 放弃了这一使命，并与 Microsoft 建立了数十亿美元的合作伙伴关系。（@ 爱范儿）

02 有态度的观点

1、周鸿祎：大模型成本还将进一步降低

昨日，周鸿祎在社交平台发布视频。他认为，大模型的成本还将进一步地降低，使得科技平权，可以真正普惠给每一个人和结构，真正实现大模型的工业革命。此外，他还谈及了自己预计的大模型四大发展：

• 开源模型与闭源模型并驾齐驱

• 多个专业模型的组合工作，其能力可以超过规模更大的大模型

• 模型并不是越大越好，要把模型的成本降下来，才能让人们更广泛地接触 AI

• 端侧大模型将持续发力

（@ 爱范儿）

写在最后：

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