站长之家(ChinaZ.com)7月5日 消息:今日,针对“出售 TikTok AI 算法”的传闻,字节跳动官方回应称,有关BytePlus出售TikTok AI技术的报道不实,相关业务只是提供技术服务,并不会出售任何算法或者AI技术代码。
此前,有媒体报道称,字节跳动已开始向其他公司出售TikTok的 AI 算法。其客户包括美国时尚应用 Goat、新加坡旅游网站 WeGo、印度尼西亚购物应用 Chilibeli 和印度社交游戏平台 GamesApp。
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一则有关暴雪前CEO与张一鸣接触,并考虑以千亿美元收购TikTok的报道在媒体上广泛传播。字节跳动官方明确辟谣,称该报道内容并不属实。字节跳动官方已明确否认了关于暴雪前CEO接触张一鸣并考虑收购TikTok的报道TikTok作为全球领先的短视频平台,其发展前景依然广阔。
日前,有媒体转发国外媒体报道称,暴雪前CEO接触张一鸣,考虑千亿美元收购TikTok。字节跳动官方今日辟谣,称该报道不实,经核实,公司创始人张一鸣没有与任何人沟通过相关事宜。截至2023年3月,TikTok在美国的月活跃用户达到1.5亿。
2024开年,OpenAI就在生成式AI领域扔下了重磅炸弹:Sora。视频生成领域的技术迭代持续加速,很多科技公司也公布了相关技术进展和落地成果。文生视频技术又将出现哪些新的突破?我们拭目以待。
继2023年8月首发后,今年4月,字节跳动旗下的大语言模型云雀大模型即将迎来重要版本的升级更新。八个月一次的更新频率放在大模型市场确实少见,在这样内卷的大模型中,字节显得有些另类,冲刺迅猛如百川智能,前期平均一个月发布升级一款大模型。字节季度营收依然可以保持40%以上的同比增长,已经羡煞其他所有国内公司,但对字节和张一鸣来说,梦想还是要有的。
TikTok再陷封禁风波,先是50:0一边倒的投票结果、后是TikTok弹窗号召美国上亿用户反对封禁,不管是多方力量角逐、抑或整个立法流程,都决定了要经过一个相对长期的过程才能有一个结果。但TikTok遭遇的风波还是给看似涨势凶猛的美区TikTokShop,浇了一盆冷水。最后的机会貌似也快没有了,接下来的竞争需要凭真本事。
Sora新视频,变成“抖音独占”了。OpenAI正式杀入TikTok,加上洗脑配乐直接让人刷到停不下来,疯狂引流吸粉中:短短4天,涨粉10万,50万赞——这还是不打枪不宣传的情况下。还有人开玩笑说,Sora名字四个字母不会就是代表“Shutterstock原创,AI搅拌”吧。
谷歌VideoPoet项目ResearchLead,CMU兼职教授蒋路的GoogleScholar资料显示已加入TikTok。有传闻TikTok招募了某篇论文的作者作为北美技术部门负责人,研发能和Sora对抗的视频生成AI。有关未来的研究方向,谷歌研究人员表示,VideoPoet框架将会实现「any-to-any」的生成,比如扩展文本到音频、音频到视频,以及视频字幕等等。
抱着“反正亏不了多少钱”的心态,安岚在TikTok上试着把中国汽车卖给老外。短短一个季度,她就拿下了2000万元的营收投入仅2000元左右。通过这样的服务,他希望能从老客户那里赚取稳定增长的服务费,“已经不是一个能赚到快钱的行业了”。
在Sora引爆文生视频赛道之前,国内的字节跳动也推出了一款颠覆性视频模型——Boximator。与Gen-2、Pink1.0等模型不同的是,Boximator可以通过文本精准控制生成视频中人物或物体的动作。字节跳动的研究人员表示,目前该模型处于研发阶段,预计2-3个月内发布测试网站。
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Chronos是一系列基于语言模型架构的预训练时间序列预测模型。时间序列通过缩放和量化转换为一系列标记,然后使用交叉熵损失训练语言模型。训练完成后,通过给定历史上下文采样多个未来轨迹,获得概率性预测。Chronos模型已经在大量公开可用的时间序列数据和使用高斯过程生成的合成数据上进行了训练。
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AutoDev是微软推出的一款AI程序员工具,可根据用户设定的目标自主生成、执行代码等任务,无需人工干预。它基于GPT-4模型,并采用多Agent协作机制,在HumanEval测试中,代码生成任务Pass@1达91.5%,测试生成任务Pass@1为87.8%,性能均超过GPT-4基线30%以上。AutoDev旨在提高开发效率,降低编程门槛。
Cappy是一种新型方法,旨在提高大型多任务语言模型的性能和效率。它是一个轻量级的预训练评分器,基于RoBERTa,仅有3.6亿个参数。Cappy可独立解决分类任务,或作为辅助组件提升语言模型性能。在下游任务中微调Cappy,可有效整合监督信息,提高模型表现,且不需要反向传播到语言模型参数,降低了内存需求。Cappy适用于开源和封闭源代码的语言模型,是一种高效的模型微调方法。
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Cerebras Systems宣布推出其第三代5纳米晶圆级引擎(WSE-3),这是一款专为训练业界最大AI模型而设计的芯片。WSE-3的性能是前代产品WSE-2的两倍,同时保持相同的功耗和价格。该芯片基于5纳米工艺,拥有4万亿晶体管,通过900,000个为AI优化的计算核心,提供125 petaflops的峰值AI性能。
GenAudit 是一个旨在帮助校验大型语言模型(LLM)在文档支持任务中的响应的工具。它可以建议对LLM响应进行编辑,通过修正或移除未被参考文档支持的声明,并且为看似有支持的事实提供参考证据。GenAudit 通过训练模型执行这些任务,并设计了一个交互式界面向用户展示建议的编辑和证据。