🤖 新社交网络使用 AI 机器人进行用户互动

一款名为 DropSocialAI 的全新 iOS 社交网络引发了褒贬不一的反应，因为它允许用户发布的内容会立即得到一千个 AI 机器人的回应。有些人认为这是一种对当前社交媒体动态的幽默解读，而另一些人则欣赏它在与大型语言模型 (LLM) 交互方面的创新方法。该平台的设计反映了现有网络的混乱本质，引发了人们对在线互动中真实性的质疑。

相关新闻，一本名为 “字符限制：埃隆·马斯克如何摧毁推特” 的书提供了对马斯克对推特（现已更名为 X）的争议性改革的见解。这一补充对围绕社交媒体转型进行的持续讨论做出了重大贡献。

其他亮点包括 Snapchat 即将推出的更简洁的应用程序重新设计，以及 Bose 的新款 QuietComfort 耳机，售价 179 美元，在与苹果 AirPods 4 的竞争中引起了关注。此外，HBO 的重口味剧集 企鹅人 尽管评价褒贬不一，但也引起了轰动。

随着数字景观的快速发展，像 DropSocialAI 这样的平台反映了在线真实人际互动未来的创新和担忧。

(The Verge)

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苹果前设计总监艾维证实与 OpenAI 合作开发人工智能设备

苹果公司前设计总监乔纳森·艾维 (Jony Ive) 证实，他正在与 OpenAI 首席执行官山姆·奥特曼合作开发一个人工智能硬件设备。该项目目前只有10名员工，其中包括与艾维合作开发 iPhone 的两个关键人物——Tang Tan 和 Evans Hankey。乔纳森·艾维的独立设计公司 LoveFrom 则负责该设备的设计。

—— The Verge

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Deepgram 推出了全新的AI语音代理API 能够进行实时自然的语音对话

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Telegraph

Deepgram 推出了全新的AI语音代理API 能够进行实时自然的语音对话

Deepgram推出了全新的AI语音代理API，这是一个统一的语音对话API，旨在让AI代理能够进行自然的对话。该API依赖于快速的语音识别和语音合成模型，支持实时的语音理解、推理和对话生成。 适用于企业和开发人员，能够创建强大的语音代理，特别适用于客户支持、订单处理等场景。 实时自然对话：语音代理API能够在对话中处理人类语音输入并快速生成语音输出，支持流畅的交互。 中断处理：采用最新的“结束思维”检测模型，能够自然地处理对话中的停顿或中断。 可扩展性与灵活性：开发者可以选择使用开源、闭源或自带的大语…

👉 名称：crawl4ai
🤖 类型：🎯项目
👏 介绍：Crawl4AI 是一个免费且开源的网络爬虫工具，专为大型语言模型（LLMs）和 AI 应用设计，支持多种输出格式，如 JSON、HTML 和 markdown。它能够同时处理多个 URL，提取媒体标签（图片、音频和视频），以及内外链接和网页元数据。

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郭明錤：若高通与英特尔的并购发生 可能是一场灾难

天风国际分析师郭明錤今日表示，并购英特尔仅对高通的 AI PC 晶片业务有帮助。但从微软对 WoA 的承诺 (其最新 Surface 机型都采用高通处理器/ARM 架构)，高通在 PC 市场成长只是早晚问题。此外，单从英特尔市值约930亿美元来看，此并购案对高通的财务压力极大，且对获利能力会有立即性的负面影响，净利率可能从现在的 20%+ 降到个位数甚至亏损 (晶圆代工业务是最大累赘)。加之考虑到各国之后的反垄断调查，此并购案很难在短期内完成。如此看来，高通应该没有强烈动机去并购英特尔才是，此并购案若发生，对高通可说是灾难一场。

—— 郭明錤

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🆔 网站名称：Diffusers Image Outpaint

⭐ 网站功能：图像扩充

📁 网站简介：一款可以实现图像的外延填充的工具。基于扩散模型（Diffusers），允许用户扩展现有图像的边界，生成与原图像风格相匹配的新区域。

🔗 网站链接：点击打开
📢 频道 ✈️ 群聊 📬 投稿 💵 商务

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TurboEdit：基于文本提示实现亚秒级实时图像编辑 相比传统方法实现了 6到630倍的速度提升

扩散模型（Diffusion Models）在文本引导图像生成领域中表现出强大的生成能力，允许用户通过自然语言编辑图像。然而，现有的方法大多依赖于多步骤的扩散过程，采样速度较慢，无法满足实时编辑的需求。

尤其是在需要进行实时交互或者快速编辑的应用场景中，这种多步骤方法的效率非常低。

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6666留念

🖥️ 本地 AI 的崛起：为什么研究人员更青睐笔记本电脑上的小型模型

研究人员越来越多地选择在笔记本电脑上本地运行较小的 AI 模型，而不是依赖像 ChatGPT 这样的大型云端系统。这种转变是由以下几个因素驱动的：

1. 隐私和安全: 在本地运行 AI 模型可以确保敏感数据安全私密，这对处理机密信息的政府承包商和行业来说至关重要。

2. 定制和控制: 用户可以修改本地模型以满足特定需求，而无需受商业 API 的限制，这些 API 通常包含内容审核过滤器，可能不符合所有用户的要求。

3. 成本效益: 在本地运行小型 AI 可以减少对昂贵云服务的依赖，从而为个人和组织都带来更高的成本效益。

4. 技术可及性: 技术的进步使得即使在消费级硬件上（例如配备 Apple Silicon 芯片的 MacBook 或配备 AMD GPU 的 PC）也能高效地运行复杂的语言模型，例如 Llama 3.1 或 Mistral-Nemo。

5. 性能考量: 虽然大型模型在复杂任务中提供更优越的性能，但较小的本地模型在许多应用中提供了足够的性能，例如摘要、转录（使用 Whisper 等工具）和基本代码辅助。

6. 开源运动: 开放权重模型的可用性鼓励社区内的创新，使研究人员能够自由地进行实验，而不会被锁定在专有生态系统中。

这种趋势突出了对去中心化计算解决方案的日益增长的偏好，在这种解决方案中，用户可以更好地控制自己的计算资源，同时仍然可以利用针对其独特环境定制的强大 AI 功能。

(HackerNews)

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英国监管机构禁止领英使用英国用户内容训练人工智能模型

领英最近开始利用其用户的内容和数据来训练人工智能模型，并在没有正式通知的情况下将所有平台参与者加入该计划。周五，英国数据隐私监管机构信息专员办公室 (ICO) 的官员发表声明称，该监管机构已与领英合作，阻止该功能在英国推出。领英高层向英国数据隐私监管机构表示，他们“已经暂停此类模型训练，等待与ICO进一步交涉”。由于欧洲有严格的法律保护消费者数据隐私，因此新的人工智能功能也未在欧洲推出。

—— Therecord.media

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👉 名称：logo.surf
🤖 类型：🕸网站
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