今晚18:35，亚洲区预选赛18强赛首轮比赛开打，中国男足将客场挑战日本队。
比赛开始前，#付费观看国足比赛#冲上微博热搜，引发热议。
中国足球队官方海报显示，本场比赛将在爱奇艺体育独家直播，央视不会转播。
爱奇艺官网显示，非会员用户需支付9元才能观看比赛。
对此，网友反应不一，有人表示：“9块钱买奶茶不香吗？”
但也有人认为：“爱奇艺花了钱购买转播权，收费合理。”
（举报）
世预赛18强对阵日本 爱奇艺收费直播国足比赛引热议：付费9元你看吗
- 相关推荐
- 大家在看
-
【腾讯云】11.11云上盛惠！云服务器首年1.8折起，买1年送3个月！
11.11云上盛惠！海量产品 · 轻松上云！云服务器首年1.8折起，买1年送3个月！超值优惠，性能稳定，让您的云端之旅更加畅享。快来腾讯云选购吧！
腾讯云
12-20
广告 -
0-7惨败日本！央视今晚不转播国足比赛：爱奇艺独家直播 想看花9元
快科技9月10日消息，今晚国足将对战沙特，直播平台依然是在爱奇艺，而央视不会直播。今天上午，中国足协发布今晚中国队与沙特队世预赛亚洲区18强赛转播平台海报，海报显示，今晚国足主场比赛央视依然不会转播，而唯一转播平台只有爱奇艺体育。在之前国足对战日本的比赛时，央视也没有进行直播，其给出的原因是：该赛事版权由亚足联代理公司亚洲足球集团（AFG）持
-
国足0比7日本比赛直播崩了！爱奇艺体育致歉：退还重复购买金额 补偿观赛券
在2026年世界杯亚洲区预选赛18强赛首场比赛中，国足0:7不敌日本队。爱奇艺体育是本场比赛国内唯一一家转播平台，开赛后不久，爱奇艺崩了”花钱看不了”的话题引发热议。后续会进一步加强技术预案和运营能力，给大家提供更稳定可靠的直播服务。
-
国足0-7输给日本比赛直播崩溃 爱奇艺退款了：网友晒图已到账
今日，有用户晒出的微信支付消息显示，此前观看国足中日世预赛18强赛所购买的爱奇艺体育会员退款已到账。9月5日晚，2026世界杯亚洲区预选赛十八强赛C组首轮比赛开打，中国男足客场0-7不敌日本男足。后续会进一步加强技术预案和运营能力，给大家提供更稳定可靠的直播服务。
-
爱奇艺体育道歉：将加强技术预案和提升运营能力
在2026世界杯亚洲区预选赛的C组首轮比赛中，中国男足在客场以0-7的比分不敌日本男足。这场比赛的直播由爱奇艺体育独家提供，但由于观众热情高涨，导致直播期间瞬时流量激增，给部分观众的观看体验带来了影响。他们发布声明指出，尽管已努力争取转播权，但AFG的报价过高，央视体育坚决反对任何可能扰乱体育版权市场的资本行为，并将继续争取获得中国队比赛的转播权。
-
爱奇艺正式上线微短剧场：对会员彻底免费
快科技9月26日消息，据爱奇艺CEO龚宇在悦享会上透露，爱奇艺正式上线短剧场和微剧场。他强调，爱奇艺的短剧不等于切短的低成本网剧，微剧不等于低质的收费微短剧。与此同时商业模式也在变，目前爱奇艺对微短剧设计的商业模式是70%以上的收入分配给到内容出品方，对会员彻底免费。值得注意的是，今年爱奇艺还因为付费出现了不少负面内容，比如今年7月被大量网友吐�
-
会员暂停后也播放全屏广告 网友吐槽：爱奇艺回应让人更无奈
近日有网友发帖称，爱奇艺会员暂停后播放全屏广告真是忍不了，对此官方也进行回应。有网友发视频称，自己身为爱奇艺的会员，但在观看视频的过程中点击暂停想要观察画面，暂停后却出现了全屏的广告，被暂停的视频仅占屏幕小小一角，根本无法看清。有网友也是无奈的表示，都是会员了还这么对待，这是逼大家看盗版吗？
-
斩获32.26亿票房！沈腾《抓娃娃》网播上线爱奇艺、腾讯视频、优酷
在斩获3226亿元票房后2024年暑期档电影票房冠军抓娃娃日前开启网播上线爱奇艺腾讯视频优酷等视频平台抓娃娃是沈腾马丽组合继夏洛特烦恼后与闫非和彭大魔合作的第二部电影马继业识破父母骗局选择了自己渴望的人生
-
贾玲不再担任大碗娱乐公司职务引热议：将专注内容创作
今日，#贾玲不再担任大碗娱乐职务##大碗娱乐所有艺人合约到期不续##张小斐与大碗娱乐合约到期#多个词条登上微博热搜，引来众多网友围观热议。事情起因是今早大碗娱乐官微发布的一份业务调整说明。《热辣滚烫》于4月10日结束公映，累计总票房34.60亿，夺得2024年春节档票房冠军、观影人次冠军，打破中国影史春节档剧情片档期票房纪录。
-
年轻人“疲劳臭”引热议 洗澡也不管用 网友：熬夜的味道
#太疲惫身体会变臭#话题引发热议，有网友表示，都是上班上的。疲劳臭”常出现在皮脂腺集中的部位，如腋下、前胸、后背、颈部，它不仅让人难堪为身体状况不佳亮起了红灯。至于身体有油味儿，油脂本身就容易被氧化，出现异味，再加上油兮兮的环境很适合微生物们繁殖、饱餐，它们活动时分解出来的东西，使味道变得更加奇怪。
-
西安一乐队将歌词由苹果手机改成华为手机引热议：中国骄傲
近日，西安一乐队在演唱郝云的歌曲《活着》，由于改动了其中一些歌词，竟然引起了热议。从视频中看出，南门巴士乐队把歌词他们拿着苹果手机”改成华为手机”，遭致一名游客不满这位男子打断演出，要求将郝云《活着》歌词里的他们拿着苹果手机”改为了他们拿着华为手机”。有网友还特意扒出了郝云的原词：他们拿着苹果手机，他们穿着耐克阿迪，上班就要迟到了他们很着急。
-
Canvas:与ChatGPT协作的新方式
Canvas是OpenAI推出的一个新界面，旨在通过与ChatGPT的协作来改进写作和编码项目。它允许用户在一个单独的窗口中与ChatGPT一起工作，超越了简单的聊天界面。Canvas利用GPT-4o模型，能够更好地理解用户的上下文，并提供内联反馈和建议。它支持直接编辑文本或代码，并提供快捷操作菜单，帮助用户调整写作长度、调试代码等。Canvas还支持版本回溯，帮助用户管理项目的不同版本。
-
Text Behind Image:轻松创建文字背景图片设计。
Text Behind Image 是一个开源的设计工具，允许用户轻松创建文字背景图片设计。它提供了一个简洁的界面，让用户可以自由地在图片上添加文字，创造出独特的视觉效果。这个工具对于设计师、社交媒体运营者和内容创作者来说非常有用，因为它可以快速生成具有吸引力的视觉内容。
-
torchao:PyTorch原生量化和稀疏性训练与推理库
torchao是PyTorch的一个库，专注于自定义数据类型和优化，支持量化和稀疏化权重、梯度、优化器和激活函数，用于推理和训练。它与torch.compile()和FSDP2兼容，能够为大多数PyTorch模型提供加速。torchao旨在通过量化感知训练（QAT）和后训练量化（PTQ）等技术，提高模型的推理速度和内存效率，同时尽量减小精度损失。
-
LFMs:新一代生成式AI模型
Liquid Foundation Models (LFMs) 是一系列新型的生成式AI模型，它们在各种规模上都达到了最先进的性能，同时保持了更小的内存占用和更高效的推理效率。LFMs 利用动态系统理论、信号处理和数值线性代数的计算单元，可以处理包括视频、音频、文本、时间序列和信号在内的任何类型的序列数据。这些模型是通用的AI模型，旨在处理大规模的序列多模态数据，实现高级推理，并做出可靠的决策。
-
NVLM-D-72B:前沿的多模态大型语言模型
NVLM-D-72B是NVIDIA推出的一款多模态大型语言模型，专注于视觉-语言任务，并且通过多模态训练提升了文本性能。该模型在视觉-语言基准测试中取得了与业界领先模型相媲美的成绩。
-
gradio-bot:将Hugging Face Space或Gradio应用转化为Discord机器人
gradio-bot是一个可以将Hugging Face Space或Gradio应用转化为Discord机器人的工具。它允许开发者通过简单的命令行操作，将现有的机器学习模型或应用快速部署到Discord平台上，实现自动化交互。这不仅提高了应用的可达性，还为开发者提供了一个与用户直接交互的新渠道。
-
AI-Powered Meeting Summarizer:会议语音转文本并自动生成摘要的AI工具
AI-Powered Meeting Summarizer是一个基于Gradio的网站应用，能够将会议录音转换为文本，并使用whisper.cpp进行音频到文本的转换，以及Ollama服务器进行文本摘要。该工具非常适合快速提取会议中的关键点、决策和行动项目。
-
VARAG:视觉增强的检索与生成系统
VARAG是一个支持多种检索技术的系统，优化了文本、图像和多模态文档检索的不同用例。它通过将文档页面作为图像嵌入，简化了传统的检索流程，并使用先进的视觉语言模型进行编码，提高了检索的准确性和效率。VARAG的主要优点在于它能够处理复杂的视觉和文本内容，为文档检索提供强大的支持。
-
JoyHallo:数字人模型，支持生成普通话视频
JoyHallo是一个数字人模型，专为普通话视频生成而设计。它通过收集来自京东健康国际有限公司员工的29小时普通话视频，创建了jdh-Hallo数据集。该数据集覆盖了不同年龄和说话风格，包括对话和专业医疗话题。JoyHallo模型采用中国wav2vec2模型进行音频特征嵌入，并提出了一种半解耦结构来捕捉唇部、表情和姿态特征之间的相互关系，提高了信息利用效率，并加快了推理速度14.3%。此外，JoyHallo在生成英语视频方面也表现出色，展现了卓越的跨语言生成能力。
-
PhysGen:基于物理的图像到视频生成技术
PhysGen是一个创新的图像到视频生成方法，它能够将单张图片和输入条件（例如，对图片中物体施加的力和扭矩）转换成现实、物理上合理且时间上连贯的视频。该技术通过将基于模型的物理模拟与数据驱动的视频生成过程相结合，实现了在图像空间中的动态模拟。PhysGen的主要优点包括生成的视频在物理和外观上都显得逼真，并且可以精确控制，通过定量比较和全面的用户研究，展示了其在现有数据驱动的图像到视频生成工作中的优越性。
-
Whisper large-v3-turbo:高效自动语音识别模型
Whisper large-v3-turbo是OpenAI提出的一种先进的自动语音识别(ASR)和语音翻译模型。它在超过500万小时的标记数据上进行训练，能够在零样本设置中泛化到许多数据集和领域。该模型是Whisper large-v3的微调版本，解码层从32减少到4，以提高速度，但可能会略微降低质量。
-
Realtime API:低延迟的实时语音交互API
Realtime API 是 OpenAI 推出的一款低延迟语音交互API，它允许开发者在应用程序中构建快速的语音到语音体验。该API支持自然语音到语音对话，并可处理中断，类似于ChatGPT的高级语音模式。它通过WebSocket连接，支持功能调用，使得语音助手能够响应用户请求，触发动作或引入新上下文。该API的推出，意味着开发者不再需要组合多个模型来构建语音体验，而是可以通过单一API调用实现自然对话体验。
-
Saylo AI:探索无限的AI角色扮演游戏。
Saylo AI是一个AI角色扮演游戏，让你与AI角色互动，探索多样化的戏剧性故事。它利用人工智能技术，提供沉浸式的互动体验，让玩家在虚拟世界中与AI朋友交流，体验不同的故事情节。Saylo AI的背景信息展示了其创新性和娱乐性，旨在为玩家提供一种全新的娱乐方式。目前产品处于推广阶段，价格未明确标注。
-
twinny:Visual Studio Code的免费且私密的AI扩展
twinny是一个为Visual Studio Code用户设计的AI扩展，旨在提供个性化的编程辅助，提高开发效率。它通过集成先进的AI技术，帮助开发者在编码过程中快速解决问题，优化代码，并提供智能提示。twinny的背景是响应开发者对于更加智能和自动化编程工具的需求，它通过简化开发流程，减少重复劳动，从而让开发者能够专注于更有创造性的工作。
-
Buildpad:构建人们真正想要的产品
Buildpad 是一个旨在帮助创始人从概念到成功最小可行产品(MVP)的在线平台。它通过提供智能验证工具、AI引导的开发流程、进度跟踪以及个性化的项目见解，帮助用户构建能够获得市场认可的产品。Buildpad 的主要优点包括简化产品开发流程、提高产品成功率、以及提供个性化的指导和支持。
-
Novela:AI时代的技能学习平台
Novela是一个专注于AI时代技能学习的在线平台，提供早期访问服务，用户可以免费试用。它旨在帮助用户掌握AI相关的技能，以适应未来职场的需求。
-
interview.co:视频面试软件，简化招聘流程
interview.co是一个专注于简化招聘流程的视频面试软件。它通过提供在线视频面试、AI问题生成器和面试管理工具，帮助企业高效地筛选和评估候选人。产品背景信息显示，interview.co旨在解决传统面试中的时间消耗、日程安排困难和成本高昂等问题。价格方面，interview.co提供试用版，具体定价信息需进一步探索。
-
Open NotebookLM:将任何PDF转换为播客集！
Open NotebookLM是一个利用开源语言模型和文本到语音模型的工具，它可以处理PDF内容，生成适合音频播客的自然对话，并将其输出为MP3文件。该项目的灵感来自于NotebookLM工具，通过使用开源的大型语言模型（LLMs）和文本到语音模型来实现。它不仅提高了信息的可访问性，还为内容创作者提供了一种新的媒体形式，使他们能够将书面内容转换为音频格式，扩大其受众范围。
-
Chital:macOS平台的Ollama模型聊天应用
Chital是一个为macOS平台设计的应用程序，它允许用户与Ollama模型进行聊天。这个应用具有低内存占用和快速启动的特点，支持多聊天线程，能够在不同的模型间切换，并支持Markdown格式。此外，它还能自动为聊天线程生成标题摘要。Chital的开发主要是为了满足开发者个人的使用需求，但也鼓励社区成员通过fork代码库来添加新功能。
-
SafeEar:保护隐私的音频深度检测
SafeEar是一个创新的音频深度检测框架，它能够在不依赖于语音内容的情况下检测深度音频。这个框架通过设计一个神经音频编解码器，将语义和声学信息从音频样本中分离出来，仅使用声学信息（如韵律和音色）进行深度检测，从而保护了语音内容的隐私。SafeEar通过在真实世界中增强编解码器来提高检测器的能力，使其能够识别各种深度音频。该框架在四个基准数据集上的广泛实验表明，SafeEar在检测各种深度技术方面非常有效，其等错误率（EER）低至2.02%。同时，它还能保护五种语言的语音内容不被机器和人类听觉分析破译，通过我们的用户研究和单词错误率（WER）均高于93.93%来证明。此外，SafeEar还构建了一个用于反深度和反内容恢复评估的基准，为未来在音频隐私保护和深度检测领域的研究提供了基础。