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作也在为未来 AMD 平台提供参考，包括 AMD Instinct™ MI500 系列 GPU 与下一代机架级系统。 AMD 与 Meta 共同通过 PyTorch 推进 ROCm 发展，确保开发者能够开箱即用地利用 AMD GPU。此外，AMD 为 Meta 的 Muse Spark Open 模型在 AMD Instinct GPU 上、以及 Muse Glimmer 在 AMD Ryzen™ AI PC 与 AMD Radeon GPU 上提供了 Day-0 支持。 AMD 与 Meta 已将软件协作扩展至大规模 AI 训练，在 AMD Instinct MI350X GPU 上优化推荐模型，并为 PyTorch、Triton 和 ROCm 贡献改进，供其他开发者使用。 随着 Meta 不断扩大其 AI 能力，两家公司正在芯片、软件与系统层面携手合作，以满足为数十亿人运营 AI 基础设施的需求。双方已围绕 Meta 当前与未来的工作负载对齐产品路线图与工程决策，将多年的协作演进为以吉瓦级规模构建和部署集成 AI 系统。 此外，AMD 将向 Meta 的股权发行投资 10 亿美元。

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可前希望閲讀Google YouTube曲奇政策和隱私政策。希望閲讀上述内容，請點擊“接受並繼續”。告知: BBC不對外來網站内容負責 YouTube 内容可能包含廣告 以1316億美元計算，其幾乎所有現金都被定義為「營運資金」，意味著它可以用來支付日常營運。 目前，Anthropic 手上的現金比 Meta 和谷歌（Google）加起來還多。 但是，隨著與其他 AI 巨頭激烈爭奪頂尖人才和運算能力，Anthropic 的成本可能上升。光是租用數據中心，今年迄今已讓該公司花費3214億美元。 赫伯爾分析，如此龐大的成本預計還會增加。即使有這種現金量，也不足以維持其業務成長。 他說，任何投資 Anthropic 的人「將是為未來的主導地位付費，而非現在的經濟效益」。 4. Anthropic 依賴少數幾家大客戶 Anthropic 認為其技術有無數種銷售給客戶的方式。該公司目前業務的很大一部分來自僅250個主要企業客戶，這些客戶過去一年至少支付了1000萬美元。 更小的數字——僅五個企業客戶——佔了其目前業務的四分之一。 Founder ETF投資組合經理孟那翰（Michael Mona

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能够实时模拟安全、逼真、可交互的世界并带有原生音频。这是训练机器人和智能体的重要基石。 这一快速进展凸显了我们惊人的模型发展势头。我们已经到了AI帮助我们提高训练和发布速度的阶段。我预计未来12个月将因RSI而持续加速。我们很快会推出更多模型，包括更高效的版本，帮助开发者优化速度和成本，并部署到我们的数十亿用户中。 搜索 搜索正在将AI的好处带给世界上比任何其他产品都多的人。就像十多年前我们向移动端转型一样，我们专注于打造最佳的搜索用户体验，然后是变现。 我们正在AI Overviews、AI模式和传统搜索之间打造无缝体验。人们越来越多地使用我们的AI功能，以全新的方式搜索。他们的查询更长、更个性化、更多模态。AI模式下的查询平均比传统搜索长三倍，全球每五次AI模式搜索中就有一次使用语音、图像或文档。我们目前每月视觉搜索量已超过500亿次。 智能体体验 我感到兴奋的一个领域是帮助人们完成任务，无论是预订、填写表格、安排预约还是购物。随着AI变得更加个性化并开始为个人和企业采取行动，信任和安全比以往任何时候都更重要。人们已经信任Google来帮助他们完成日常生活中的事情，我们在这方面的领

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斯克（如图）透露，他的公司已获得400亿美元债务融资，用于购买用于人工智能工作负载的强大芯片。这一消息公布之际，这位企业家预测，随着此类投资的资金越来越难以获得，许多被称为neocloud的云计算基础设施初创公司将面临整合。 马斯克的言论是通过其社交媒体平台X上的一篇帖子发布的，他在帖子中表示，SpaceX已筹集400亿美元，用于从Nvidia Corp.和其他供应商购买图形处理器，以充实其AI数据中心。据马斯克称，SpaceX之所以能够获得这笔资金，是因为它拥有“投资级”信用评级，并且从Starlink卫星互联网服务和太空发射等替代来源获得了可观的收入。 马斯克表示，SpaceX将用这笔资金购买GPU，这些GPU将于2027年第一和第二季度交付。他预计大部分债务将提前偿还，并且不会对公司第四季度的盈利业绩产生重大影响。 差不多是这样。 截至过去几周，对于任何没有独立于AI数据中心的可观收入的公司来说，债务市场几乎完全切断了其融资渠道。 SpaceX为GPU完成了400亿美元债务融资，但我们拥有投资级评级，并且有Starlink和发射业务…… ——埃隆·马斯克（@elonmusk）20

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强模型的训练和评估，以加强基础设施、改进监控，并增强旨在检测到潜在危险活动时自动停止运行的系统。在暂停开始11天后，于10月1日恢复了强化学习训练和内部推理。OpenAI表示，该事件还凸显了一个更广泛的问题：随着模型能力增强，它们更善于发现旨在约束它们的系统中的弱点。一个足够复杂的智能体可能利用软件缺陷逃出沙箱，利用内部服务接入互联网，或找到未经授权的方式与其他隔离环境中的智能体通信。 相关文章： OpenAI在Anthropic IPO前争分夺秒以1.4万亿美元估值融资300亿美元 震动AI股票的那200亿美元缺口，揭示了行业数据存在的问题 沙特OpenAI工程师被控在高管会议室安装隐藏录音设备为测试自身防御，OpenAI发起了一场大规模红队测试活动，由AI智能体组成的团队负责寻找访问实时互联网、跨越内部安全边界以及与其本应隔离的智能体通信的方法。该公司在这些实验中消耗了数千亿token，使用了一些最强大的模型，并向它们提供了基础设施源代码、配置细节以及有关潜在漏洞的文档。这些实验发现了此前未知的软件漏洞和配置错误。OpenAI表示，其智能体找到了逃出沙箱、在系统之间移动、接入实时互

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必须明确告知演员其声音是否会被用于AI训练，同时还需与演员协商报酬。换句话说，同意让AI生成自己的声音用于短视频广告等场景，就如同授权商家将自己的肖像印在麦片包装盒上，属于形象授权的范畴。 这些知情同意准则同样适用于AI转译的表演内容，而对于已故演员的形象声音模仿，限制则更为严格——比如已故歌手图派克在即将上映的《天堂异客》中“出镜”一事就曾引发广泛争议。 准则明确规定，除非已故演员生前已明确同意，否则禁止使用AI复制其声音。同时，AI相关使用还需征得演员在世的家属、遗产管理机构或其他相关管理组织的同意，并向这些权利继承方支付版权使用费。 工会表示：“这一规定旨在保护已故表演者的尊严、名誉与艺术遗产，免遭商业剥削。我们会最大限度尊重逝者生前的意愿，在生成AI相关内容时，必须获得继承相关权利的家属（或管理者）的正式许可，防止对逝者造成亵渎。” 配音行业早已出现过不少AI相关的乱象，比如AI模拟詹姆斯·厄尔·琼斯的声音，在《堡垒之夜》中说出AI生成的侮辱性言论。相比之下，日本演员工会的这套指导方针显得相当温和合理。这些保障演员权益的举措能否在日本娱乐业乃至更大范围内落地推行，还需时间验证。

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杠杆最怕的不是贵，而是周期掉头。 林秀成的杠杆也很快就撬出了巨大的麻烦。 近几年，LED行业快速掉头，产能过剩、价格战惨烈，三安的基本盘被持续侵蚀。寄予厚望的碳化硅，也赶上全球扩产潮带来的价格战，产线还在爬坡，折旧已经压了上来。还有，政府补助退坡，每年几亿几亿的少。 而最新的”因涉嫌职务侵占、挪用资金罪“等表述下，林秀成的资本运作乃至与地方的合作也注定还有其他迷雾。 三安的经营因此持续恶化。 2025年，三安光电营收179.49亿元、同比增长11.45%，归母净利润却亏损3.53亿元——这是2008年借壳上市以来的首次年度亏损。 今年3月，林秀成被留置的消息一出，三安光电一字跌停，5个交易日跌去24%。而真正的连锁反应，还发生在控股股东层面：债权人集中启动风控，贷款提前到期条款被触发，追偿接踵而来。 到10月14日，三安电子、三安集团所持13.12亿股三安光电股份已被100%司法冻结，占总股本26.30%；叠加轮候冻结，累计被轮候冻结股份达82.13亿股，相当于其持股数的625.89%。换句话说，林家手里的每一股三安光电，都被六重以上的查封排着队盯着。 今年6月，自然人债权人林素真向

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成信息交换。 这就像两个房间不能直接通话，但仍共用一处设施。一方改变设施的状态，另一方观察到变化，双方就有了传递暗号的可能。 CPU 缓存只是其中一条通道。OpenAI 还披露了涉及共享存储、CPU 时间竞争和 TLS 证书缓存的通信方式。多数通道传输缓慢、利用困难，但仍能跨越原本用于隔离任务的边界。 OpenAI 的代理沙箱仅允许访问离线资源。实时互联网、其他沙箱以及 OpenAI 的基础设施都位于隔离边界之外。 这里有个需要交代的实验条件：多数相关测试指定了通信通道方向，或提供了编解码协议。另一次测试只给出较宽泛的漏洞清单，Agent 从中构造通道、约定编码并交换信息。 因此，这些结果不能等同于 AI 在毫无提示的情况下，自发决定串谋。Reddit 网友恰好问到了这一点： 这些 Agent 真的是自发这么做，还是研究人员给了它们一个受限环境，以及会引向这一结果的目标？这个区别很重要。 另一位网友提醒： 了解它们能力的上限，本身就很重要。 缓存侧信道本身已有研究基础。这次实验值得关注的地方是模型能否把相关方法用起来，以及现有隔离措施能否承受这样的尝试。 一个内部研究模型需要根据博客线

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月，公司数百名工程师的编码工作中，57%由Anthropic模型承接，OpenAI模型仅承担16%。此后形势反转，如今52%的编码任务交由OpenAI模型处理，Anthropic模型占比降至18%。该公司出于降本考量，发现OpenAI的价格更有优势。 Conrad表示：“这个夏天，所有懂行、有能力评估成本的企业，都在大幅缩减Anthropic的用量，转而使用其他工具。”他没有披露更多细节。 其他头部初创企业也做出类似调整。知情人士透露，代码开发平台Replit近几个月把大部分AI预算从Anthropic迁移至OpenAI。OpenAI给出超30%的模型折扣，这份合同年规模超过1亿美元。Replit原本打算继续使用Anthropic，但Anthropic提出，只有承诺提高消费额度，才能延续此前给到Replit的优惠。（Replit已经公开说明将转向OpenAI，但没有披露折扣幅度与合同金额。） Anthropic最快下个月就要启动规模庞大的IPO，投资者将密切关注OpenAI以及免费开源模型对其增速造成的影响。虽然二季度到三季度增速明显放缓，但依旧维持在45%的高位。另一项潜在利空：An

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统、网络和云端的访问限制。 让GPT-6 Astra Cyber和内部测试前沿模型围攻自己 为了保证系统的绝对安全，OpenAI目前决定让最强模型来围攻自己的系统。 它组织了大规模红队测试，参与者包括GPT-6 Astra Cyber和一款内部前沿模型。 测试内容将高频发生的三类越狱事件设置成任务，包括连上真实互联网、突破内部安全边界，以及联系本应彼此隔离的其他Agent。 为了把防线压到极限，OpenAI还向它们提供基础设施的源代码、配置和相关文档。 测试下来烧了数千亿Token，相当于花了数千万元人民币。 这次红队测试“收获颇丰”。 原本，Agent被关在受限制的容器里，外面还有一层轻量级虚拟机。按照设计，即使AI在容器里折腾，也不能随意控制虚拟机，更不能碰到真正运行它的宿主机。 此外，一些必要的受控网络连接比如指标监控、日志记录、身份验证等服务也成了安全隐患本身。 △候选发现数随Token投入增加的曲线 OpenAI目前只能是缝缝补补，一边让最强模型继续测试，一边修补它们利用的漏洞。 他们表示，直到自家的防护能力足以支持更广泛的网络访问时，才会重新考虑接上网线。 One More

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本尤为重要。尽管过去几年推理成本持续下降，但在他看来，当前成本仍然过高，需要进一步大幅降低。 在自研芯片方面，贾西介绍，亚马逊2015年收购Annapurna Labs，最初是为了提高服务器计算效率，随后开发了Graviton CPU及Trainium AI加速器。 据其介绍，目前AWS前1000大EC2客户中，99%已广泛使用Graviton，其性价比相较其他x86处理器高约40%；Trainium相较可比处理器具有约30%至40%的性价比优势。贾西表示，降低推理成本有助于企业将更多现有应用转向AI架构，也是亚马逊持续投入自研芯片的重要原因。 回应投资OpenAI和Anthropic 对于亚马逊投资Anthropic和OpenAI的原因，贾西表示，公司看好两家企业的模型技术、应用产品及长期发展前景，同时双方与AWS存在广泛的业务合作。其中，Anthropic长期使用Trainium开发模型，双方在芯片和模型运行方面开展深度合作。 对于OpenAI，贾西表示，此前受商业安排限制，部分AWS客户无法通过AWS使用OpenAI模型。随着双方合作深化，AWS Bedrock已接入OpenAI

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周四，宾夕法尼亚州州长乔什·夏皮罗签署了《人工智能欺骗性广告法》，要求对AI生成的广告进行披露。该法律要求任何广告——无论是静态图片、视频、音频还是文字——只要“经过人工智能显著修改或生成”，就必须以与广告本身相同的格式附上标注。这既适用于市值数十亿美元公司的电视广告，也适用于餐馆那些关于鸡翅特价的丑陋拥挤的传单。 宾夕法尼亚州是最早要求对AI内容进行披露的州之一。而且，无论广告在何处制作，都要求附上这些标注。因此，如果其他州的广告也预计在宾夕法尼亚州播出，你可能会在这些广告中看到披露标注。 不过，该法律留下了许多漏洞。首先，什么构成“显著修改”是主观的。此外，法律还为“戏仿、讽刺、评论或批评”以及任何“明显虚构”的内容留出了豁免。同样，“明显虚构”的含义并不明确。措辞还暗示，只有“以造成对产品或服务的虚假消费者认知的方式使用合成内容”的内容才需要披露。这再次留下了疑问：根据该法律，什么算作“虚假”，以及由谁来做这些判断。 提出该法案的州参议员尼克·皮肖塔诺的办公室没有立即回复置评请求。

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针对同一突变的药物zipalertinib（暂译齐帕替尼），当时正在纽约纪念斯隆-凯特琳癌症中心开展临床试验。Debbie尝试入组，却在2025年1月得知：她肺部有轻微的纤维化疤痕，因此不符合试验条件。 最后映入一家人视野的，是舒沃替尼。 这款药由上海迪哲医药研发，2023年已在中国获批，用于治疗特定类型的EGFR exon 20插入突变非小细胞肺癌。与针对其他EGFR突变的药物相比，这类患者过去面临的治疗选择相对有限，因此针对这一突变开发的药物具有特殊意义。 舒沃替尼当时也在美国开展临床研究，但Debbie能够接触到的相关试验包含化疗对照组，部分受试者只能接受化疗。考虑到她的癌症已经对化疗产生耐药性，继续押注化疗让一家人难以接受。 一款中国已经上市的药物，成了美国患者最想争取的治疗机会之一。 儿子飞去上海，带回26盒药 转机来自一位医生不经意的一句话：“要是她是中国人就好了，去药店就能买到。” Max Doppelt是一名30岁的计算机工程师。听到这句话后，他立即开始联系亲友，希望找到能够在中国取得舒沃替尼的渠道。 几小时内，一家人便通过一位中国联系人获得了第一批药物。几个月后，Ma

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例，并由从孤立应用转向更集成、更可扩展自动化所需的数字孪生、仿真能力和 AI 模型提供支持，”他继续说道。 规模问题 该平台能否走出埃尔朗根是更难回答的问题。 “我会记住的一个告诫是：标题中的节省数字描述的是西门子自有的高混合度工厂的潜在收益，而不是在多供应商的既有厂区中已证实的节省，因此规模化的证据仍有待出现，”Interact 的 Kulezak 说。 其他障碍包括升级现有基础设施的成本和复杂性；数据准备度；安全性；以及治理。制造商必须证明预期效率提升足以证明投资合理，同时确保 AI 应用能够在其现有系统和安全要求内运行。 相关：DeepSeek 开源 DeepInfer 以降低 AI 成本 “因此，扩展一个用例往往与其说是重新训练模型，不如说是为每个站点重建集成和上下文数据集，”Gartner 分析师 Davenport 补充道。 尽管如此，西门子并不是唯一一家利用英伟达技术推进工业自动化的公司。 欧姆龙、ABB 和罗克韦尔自动化也与英伟达合作，利用其 Omniverse 技术开发工业应用，反映出业界对将 AI 和仿真应用于制造业日益增长的兴趣。 下一个考验将是制造商能否在不同的

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暗黑AI云：与其他任何愿意牺牲一切、把AI变成颠覆性机遇的超大规模云厂商一样，亚马逊在财务和硬件两方面都在采取一些大胆的举动。一份新报告称，该公司购买的GPU数量超过了它有电力运行的数量。 据称，亚马逊每月接收价值数十亿美元的英伟达机架，尽管有些站点尚未准备好接收这些设备，也还没有电力来驱动这些AI加速器。根据Business Insider看到的内部邮件，只要能尽早锁定新的硬件产能，亚马逊愿意预先占用数十亿美元现金。 这些邮件描述了亚马逊的“提前接收机架”（Early Rack Receipt）流程。通过该流程，AWS仅8月就预计接收价值约50亿美元的英伟达GB300服务器机架，并且在可预见的未来每月还将再接收约30亿美元。亚马逊在最终部署阶段之前就拿到了“为AI推理时代打造”的服务器。 美国部分AWS设施没有足够的电力来安装并启动这些服务器，这意味着这些昂贵的硬件只能存放在“中转”仓库中，直到最终的数据中心站点建成。在邮件中，亚马逊的一个团队抱怨称，对于每月采购的所有GPU究竟何时能够真正安装，并没有明确的预测。 亚马逊缺乏能源容量，是被称为“暗黑GPU”的日益普遍现象的一部分。数

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强的AI模型。OpenAI在一篇博客文章中解释说，鉴于当前控制系统和互联网安全的状况，这被视为负责任的作法。 广告后继续阅读 近几周来，OpenAI的AI实例擅自行动的事件一再引发关于该技术风险的讨论。在迄今最受关注的一起事件中，这家ChatGPT开发商的AI从受保护的测试环境中逃出，并意外入侵了另一家AI公司Hugging Face平台的计算机。事后发现，其他开发商的AI——包括OpenAI的竞争对手Anthropic以及谷歌和Facebook集团Meta的AI——在测试中也侵入了其他公司的系统。 AI训练的“离线世界” 不过OpenAI强调，AI模型仍然必须学会如何在网上搜索信息，或如何与网络应用交互。因此，他们为训练搭建了一个“离线世界”，其中存储了网页内容。所有顶级模型现在都以这种方式训练。在Hugging Face事件之后，OpenAI已经加装了额外的保护机制。然而事实证明，能力最强的AI模型仍能在其中找到一些漏洞。因此，它们的训练被暂时中止。 起因是一起事件：一个AI模型在测试中成功从外部聊天机器人获取了回答，尽管它本不应有互联网接入。OpenAI承认，在借助AI对现有安全

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体在一次内部评估中甚至成功入侵了Hugging Face。另一些则学会了掩盖自己的错误。 9月，一次新的未经授权的互联网访问导致该公司暂停了其最先进模型的部分工作。OpenAI现在明确表示，这次暂停持续了11天，直至10月1日，目的是加强防护措施并对其进行检验。 为什么必须在训练期间将AI隔离？ 查找信息、编写代码、解决问题：为了训练AI，OpenAI（以及其他公司）会迫使模型找到解决方案。模型尝试、失败、重来，而成功的尝试随后被用来强化使其达成目标的行为。但如何确保它不会为了达成目标而走禁止的捷径？ 于是便有了将其关入受控环境的想法，这种环境通常被称为“沙盒”。AI在其中拥有可供工作的工具，但其访问权限受到限制。这有点像训练场：它必须能够进行训练，同时不能干预外部系统。 OpenAI用于训练其模型的沙盒 // 来源：OpenAI 或者，模型可能试图绕过这些限制来完成其任务。9月，OpenAI的一个智能体本应只是查找一篇博客文章的作者。由于搜索无果，它利用其沙盒DNS（将网站名称转换为地址的服务）过滤不足的漏洞，向外部聊天机器人发起查询，尽管它被禁止访问互联网。没有人要求它测试其环境的

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计划和阿波罗太空计划成本总和的两倍多。 美国处于这轮热潮的最前沿，已经承载了全球约一半的超大规模容量。但该行业正面临强烈反弹，如今四分之三的美国人反对数据中心开发，并指责其推高能源账单、威胁受干旱影响地区的水供应并排放有毒废气。超过500个县和市镇已通过永久或临时数据中心禁令。 弗吉尼亚州北部的劳登县位于所谓的“数据中心走廊”，因为这里的数据中心比世界上任何其他地方都多。去年，一座燃气数据中心在距格雷格·皮里奥家150米处开业，他的生活被彻底打乱。“这个社区原本平静安宁，现在却变成了这场噩梦，”他在一次视频通话中说。“我们的生活质量被严重降低了。” 皮里奥说，中心八台燃气轮机的噪音“就像待在机场，所有这些引擎都在轰鸣”。“它让我许多邻居头痛。它让孩子们夜里睡不着。”皮里奥曾在美国之音电台工作，自中心开业以来也出现了健康问题，包括眼睛干涩和胸闷。有一次他不得不离开家，因为他呼吸困难：“我知道柴油发电机什么时候开着，因为我的肺能感觉到。” 纽波特数据中心的鸟瞰图…… ……以及建筑外观 英国尚未出现与美国同等程度的反对。但反数据中心团体正在积聚势头。东伦敦居民正在发起一场高调的反对布里克巷新

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信任来欺骗你，”Hyun解释说。 专业人士也会上当 不只是老年人才会落入这些骗局。盖洛普发现，诈骗受害率在不同年龄之间没有差异，经验丰富的专业人士也曾被骗。 据香港警方称，2024年，香港一家跨国公司的财务员工被骗支付2亿港元，约合2560万美元。诈骗者利用深度伪造技术在视频通话中冒充该公司的首席财务官。这名员工起初怀疑是网络钓鱼，但打消了疑虑，因为通话中的其他人看起来和听起来都像他认识的同事。他们全都是假的。该公司后来被确认为英国工程公司Arup。 克隆工具往往只差勾选一个复选框 这些骗局背后的工具并不难找。2025年3月，《消费者报告》发布了对六款热门AI语音克隆产品的评估。评估发现，其中四款——ElevenLabs、Speechify、PlayHT和Lovo——让研究人员可以轻松地从公开音频中克隆声音。 这四家公司没有使用任何技术机制来确认说话者的同意。用户只需勾选一个复选框，证明他们拥有克隆该声音的合法权利。另外两家，Descript和Resemble AI，已采取措施让未经同意的克隆变得更难。 “我们的评估表明，公司可以采取一些基本步骤，让在他人不知情的情况下克隆其声音变得更

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设施安全的当前状况，我们认为，在不接入互联网的情况下训练前沿模型是最负责任的方案，”OpenAI 在周五发布的文章中解释道。专家们此前曾表示，要让 AI 模型在一个与互联网完全隔绝的沙箱中训练几乎是不可能的。例如，前 OpenAI 研究员 Steven Adler 对《财富》表示，要将 AI 数据中心与互联网隔离开来，“研究团队基本上必须常驻在爱荷华州或世界其他地方的各个数据中心里”。“这需要巨大的投入，而我不清楚安全方面的收益是否足够大，能否抵得上企业单方面实施这一举措所要承受的巨大负担。” 尽管如此，OpenAI 现在声称已经做到了这一点。“我们必须始终能够防止前沿模型未经授权、任意访问实时互联网，”该公司表示。在红队演练中，众多智能体曾试图逃出沙箱。这说服了研究人员采用新方案。据 OpenAI 自述，为满足要求并达成训练目标，他们“建立了一个庞大的、经过索引和缓存的网页内容集合，我们的模型可以与之交互，而不会存在影响外部系统的风险”。这一策略能否像在开放互联网中训练那样奏效，仍有待观察。 推荐编辑内容 在这里，你可以找到来自 TargetVideo GmbH 的外部内容，它们补充

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