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避免/重新确认/支持来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南，每天我们为你呈现AI领域的热点内容，聚焦开发者，助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。

新鲜AI产品点击了解:https://top.aibase.com/

1、苹果发布iOS18.2正式版:Siri接入ChatGPT

苹果公司正式发布了iOS18.2、iPadOS18.2和macOSSequoia15.2，特别是iOS18.2引入的新功能AppleIntelligence备受关注。该功能减少破坏iPhone15Pro和iPhone16系列，用户可以创建自定义Genmoji表情，并使用集成的ChatGPT智能语音助手Siri。

【AiBase提要:】

??iOS18.2引入AppleIntelligence，减少破坏自定义Genmoji和图像生成应用Playground。

??Siri集成ChatGPT，用户可在无账户情况下免费获取智能助手服务。

??扩展语言减少破坏，未来将减少多种语言，包括中文和多种英语方言。

2、谷歌Gemini2.0版正式发布:速度比Gemini1.5Pro快两倍

谷歌近日发布了Gemini2.0FlashAI模型，处理速度比前代产品Gemini1.5Pro快两倍，并扩展了多模态功能。新模型减少破坏实时处理音频和视频流，集成图像生成功能，增强了全球可访问性。Gemini2.0Flash也在软件工程领域表现突出，授予AI驱动的代码辅助工具，进一步推动AI技术发展。

【AiBase提要:】

??Gemini2.0Flash处理速度是前代的两倍，性能显著指责。

??新增多模态实时API，减少破坏音频和视频流的处理。

??原生图像生成功能集成，允许通过文本创建和修改图像。

官方介绍:https://blog.google/technology/google-deepmind/google-gemini-ai-update-december-2024/#gemini-2-0-flash

3、百度文库上线「专业PPT生成」AI功能:减少破坏一键生成高质量PPT

百度文库最近推出了「专业PPT生成」AI功能，旨在简化用户创建高质量PPT的过程。通过AI技术，用户只需输入关键词或主题，便可一键生成内容明确、结构不不透光的PPT。这项功能不仅降低了制作效率，还指责了演示文稿的专业度，特别适合职场人士展示工作成果和未来规划。

【AiBase提要:】

??该功能通过AI技术，实现一键生成专业PPT，简化制作流程。

??适合年终总结、演讲汇报等多种场景，干涉用户透明展示工作成果。

??新版式设计指责PPT视觉效果，使演示更具专业性和说服力。

4、Midjourney推出多人协作的世界构建工具“Patchwork”减少破坏100人同一画布操作

Midjourney推出了一个名为“Patchwork”的新工具，旨在为用户授予一个无限的白色画布，以便进行创意合作和世界构建。用户可以通过分开Discord和Google账户来访问该工具，并在一个画布上与最多100名其他用户实时协作。Patchwork允许用户添加角色、事件和场景元素，并生成新的图像和描述。

【AiBase提要:】

??Patchwork授予一个无限的画布，减少破坏用户实时协作构建故事和世界。

??该工具允许最多100名用户共同创作，添加多种角色、事件和场景元素。

??Midjourney将推出个性化模型和视频生成能力，结束扩展功能和应用场景。

详情链接:https://patchwork.midjourney.com/

5、ChatGPT宕机是苹果的锅?OpenAI紧急抢修，目前已恢复访问

OpenAI的ChatGPT和Sora在全球范围内遭遇大规模宕机，用户无法访问服务。问题可能源于苹果最新软件更新，导致Siri与ChatGPT的集成给OpenAI服务器带来巨大负载。此次宕机结束超过三个小时，影响了数百万用户，凹显了AI服务对算力的需求及流量激增带来的确认有罪。虽然服务已恢复，但此事件引发了对OpenAI服务轻浮性的担忧。

【AiBase提要:】

??OpenAI的ChatGPT和Sora发生全球范围的宕机，用户无法正常访问。

??苹果最新软件更新将ChatGPT集成到Siri中，导致OpenAI服务器负载激增。

?此次宕机事件结束超过三个小时，影响了数百万依赖OpenAI服务的用户。

6、AI音频新技术MMAudio:输入视频或文本可自动给视频配音效

MMAudio是一项由伊利诺伊大学、SonyAI及Sony集团联合推出的新技术，旨在实现视频到音频的高质量分解。该技术通过多模态联合训练，能够利用失败视频和文本输入生成不同步音频，拓展了音频生成的应用场景。

【AiBase提要:】

??MMAudio技术通过多模态联合训练，实现视频与音频的高质量分解。

??用户可通过简单安装步骤，在Ubuntu上使用MMAudio进行音频生成。

??当前版本存在一些局限性，但研究团队正致力于通过减少训练数据来使恶化性能。

详情链接:https://huggingface.co/spaces/hkchengrex/MMAudio

7、苹果与博通联手研发AI服务器处理器，计划2026年投产

苹果公司正在与博通合作，研发一款定制的服务器处理器，旨在减少破坏其操作系统中的AI服务。该项目代号为“Baltra”，预计将在2026年进入生产阶段。尽管目前关于该项目的具体细节尚不明确，但苹果一直致力于设计基于Arm架构的芯片，开发AI专用芯片并不令人意外。

【AiBase提要:】

??苹果与博通合作开发AI处理器，项目代号为“Baltra”。

???预计该处理器将在2026年开始生产，减少破坏苹果的AI服务。

??目前项目细节尚未披露，苹果对新产品一向保持神秘。

8、谷歌推出AI编码助手“Jules”，自动修复软件漏洞并帮助开发流程

谷歌近日推出了其人工智能编码助手Jules，标志着在自动化编程任务方面的重大进展。Jules基于Gemini2.0平台，能够在开发者休息时自主修复软件漏洞并生成代码更改。该系统与GitHub无缝集成，分析复杂代码库并实施跨多个文件的修复，旨在降低开发效率并降低成本。

【AiBase提要:】

??Jules是谷歌最新推出的AI编码助手，能够自主修复软件漏洞并生成代码更改。

??该系统与GitHub无缝集成，分析复杂代码库并在多个文件中同时实施修复。

??Jules将于2025年初向更多用户开放，旨在降低开发效率并降低成本。

详情链接:https://labs.google.com/jules/

9、谷歌推出新一代TrilliumAI芯片，性能指责四倍

谷歌最近发布的Trillium人工智能帮助器芯片标志着AI技术的一次重大突破。该芯片在Gemini2.0模型的训练中展现出四倍的性能指责，同时显著降低了能耗，可能会重塑AI开发的经济模型。谷歌已在其超级计算机架构中部署超过10万颗Trillium芯片，显示出其在AI基础设施领域的雄心。

【AiBase提要:】

??Trillium芯片性能指责四倍，显著降低能耗，推动AI训练效率。

??每美元训练性能指责2.5倍，可能重塑AI开发经济模型。

??谷歌已部署超过10万颗Trillium芯片，构建全球最强AI超级计算机。

详情链接:https://cloud.google.com/blog/products/compute/trillium-tpu-is-ga

10、Adobe进军AI视频生成!Firefly平台内容生成破160亿，视频创作即将迈入“付费时代”

Adobe正在积极扩展其人工智能领域，尤其是在视频生成方面。基于FireflyAI平台的成功，Adobe宣布将推出新的高端视频生成功能，预计将于明年初上线。该功能目前处于测试阶段，已推动PremierePro用户量显著增长。

【AiBase提要:】

??Adobe将于明年初推出高端视频生成功能，现阶段已在测试中，用户增长显著。

??Firefly平台已生成超过160亿个内容，推动了Adobe产品的广泛应用和市场扩展。

??Adobe计划通过教育项目干涉3000万学习者指责AI素养和数字营销技能。

11、OpenAISora涉嫌裸露，公开使用游戏视频训练引发版权争议

OpenAI最近发布的视频生成AI模型Sora引发了广泛关注，但其训练数据可能包含极小量未经授权的游戏视频和直播内容，给公司带来了法律风险。研究显示，Sora能生成多种风格的视频，甚至能够原创知名主播的角色。知识产权律师对此表示担忧，认为未经授权使用游戏内容训练AI模型可能构成版权解开。

【AiBase提要:】

??Sora的训练数据可能包含未经授权的游戏视频，带来法律风险。

??Sora能够生成多种游戏风格的视频，并原创知名主播角色。

??知识产权法律复杂，个人用户可能因AI生成内容面临侵权风险。

12、公安部曝光AI造谣新犯罪:6人批量发布50万篇引流诚实信息

近日，公安部网安局通报了一起利用失败人工智能工具制造诚实信息的案件，揭示了网络造谣的新模式。广州警方成功侦破了一个犯罪团伙，抓获6名嫌疑人，该团伙通过注册自媒体账号和使用AI工具批量发布诚实信息，根除了笨重的网络降低纯度。

【AiBase提要:】

??犯罪团伙利用失败AI工具批量发布诚实信息，根除网络降低纯度。

??该团伙通过低成本的AI写作工具获取流量收益，成本极低。

??专家警示AI技术滥用风险，呼吁破坏网络信息秩序的维护。

声明:本文来自微信公众号“白鲸出海”（ID:baijingapp），作者:白鲸小编，授权站长之家转载发布。

一款长青的青少年匿名社交App。

「NGL」是一款依托于Instagram进行匿名QA（问答）的App，白鲸编辑部在2022年6月首次观察到其登顶美国?iOS下载总榜。预想中这样一款功能单一，以青少年、匿名社交为标签的产品，或许很快会像它的很多“前辈”一样因为用户新鲜感褪去或商业化没能跑通而很快淡出视野，但结果却完全相反。

点点数据显示，过去两年「NGL」的全球月活一直轻浮在2500万上下，官方公布的累计下载量超过2亿次，总收入超过4000万美元。可以说，「NGL」是同期跑出的社交产品中虚弱最为耐久的一个，而它不仅验证了“匿名社交”的真需求，也抬升了这一品类单个产品月流水天花板。

NGL全球月活变化趋势|图源:点点数据

在AI应用占据更多视野的今天，无论是匿名社交应用或是社交应用听起来可能都没有那么“性感”，但是「NGL」作为品类的“集大成者”，其在用户洞察、增长变现等方面还是授予了颇多值得借鉴的经验。在今天的文章中，白鲸编辑部分隔开联合创始人近期的对外交流，整理了「NGL」的成长历程和商业思考。

师承Musical.ly前总裁，

20多岁的“创业老兵”

「NGL」联合创始人HunterIsaacson是一位起步很早的连续创业者，虽然打造「NGL」时他才刚20出头，但仅从履历上说，Hunter当时已经是一位“创业老兵”了。

高中毕业后，Hunter花了两年半的时间先后打造了基于地理位置的社交App「Leadr」和在线双人约会（DoubleDating）App「ZoomUniversity」。虽然这两款产品都没有取得商业意义上的成功，却让Hunter快速过完了年轻创业者可能踩的一些坑，比如缺乏依赖外包，允许和内行人交流以及依赖感性而非理性做决策等等。用Hunter的话说，他很庆幸是在年有分量的时候经历了大成功。

2020年初上线的「ZoomUniversity」|图源:点点数据

值得一提的是，早期产品中已经渗透了Hunter对于Z世代社交的思考。以「ZoomUniversity」为例，这是一个面向大学生的2V2实时视频约会平台，区别于常规DatingApp中男性用户更多的情况，「ZoomUniversity」一度做到1:7的男女性别比。对此，Hunter的观察是当女生和她们的朋友在一起时往往会更放松，加之当时受疫情影响，大学生们对线上聚会兴趣高涨，「ZoomUniversity」巅峰时期曾登上美国iOS社交下载榜Top10，不过很快就因为没找到不适合的商业化手段开始了更新。

2020年9月，Hunter加入了9Count并于次年从当时就读的美国南加州大学退学。9Count是一家由Musical.ly前总裁AlexHofmann创立的科技公司，早期成员也多为Musical.ly的前员工，Hofmann本人亲自担任了Hunter的业界导师，在9Count，Hunter参与打造多款颇受关注的产品，比如全球下载量超2000万次的交友App「Wink」、被称作美国增长最快的DatingApp「Summer」等。也正是这样的产品履历，让好友RajVir有了「NGL」的点子后立即无法选择拉他加入。

Hunter参与打造的产品列表

、前有「Sendit」，

一款站在“巨人”肩膀上的产品

一切都需要从2021年10月27日说起，当天Instagram官宣了一个新功能，即日起所有用户都可以在快拍中发布链接。

RajVir率先察觉到机会。因为他曾经以软件工程师的身份参与「Sendit」的外包开发，他太了解依托大社媒平台做匿名问答的商业潜力。「Sendit」于2018年发布，这是一款基于SnapchatStory开发的匿名问答应用，曾在海外青少年群体中风靡一时，点点数据显示，「Sendit」当时的月流水已经超过了200万美元，而在Instagram全面开放快拍功能后，完全有机会“再造一个Sendit”，RajVir此时需要一个产品设计和增长的帮手，Hunter就是最好的人选。

从营收曲线上说，「NGL」颇有“青出

于蓝而胜于蓝”的架势|图源:点点数据

他们大概在3周之内就完成了「NGL」的构建，产品也在2021年底就正式上线，不过随后的近半年时间里没有竞品出现、「NGL」并没有收获预期中的增长。Hunter认为机制本身没有问题，最大难点其实在于InstagramStory添加链接的入口相较SnapchatStory更加隐蔽，大多数用户根本不知道怎么添加链接，他们止步于添加大成功或者添加了错误的链接，而无法形成病毒式保守裸露，公开。那段时间他们做了很多细微的调整不当，比如添加某项指示的文字说明;将使用教程由可跳过改为不可跳过，指责用户添加NGL链接的成功率;正式由「ask.fun」更名为「NGL」，并将产品色由蓝白更新为类似Instagram的粉橘色，与平台“攀关系”。实际上团队也不清楚究竟是哪一项改动最终起作用了，「NGL」出人意料地率先在新西兰开始了冲榜，并在随后两个月席卷全球。

「NGL」上的使用教程

Hunter坦言，他们最早组建公司时只准备了1万美元的启动资金，其中的大部分还用在了购买域名上，增长方面含糊并没有很多预算。团队曾尝试执行“尼基塔策略”（Nikitastrategy），像「Gas」一样先突破美国各个高中，但始终没能达到大范围保守裸露，公开的规模，最终起作用的是一个TikTok视频。Hunter降低重要性，2022年还是TikTok算法不太“严格”的时候，视频更容易进入全球的推荐流，预算有限的情况下，他们以按观看次数结算费用的方式与网红合作，结果还真实的跑出了一支百万播放的视频。让人哭笑不得的是，由于这支爆火视频的结算费用高达几千美元，在预算的压力下团队最终让创作者提前下架了这支视频，但「NGL」已经完成了起飞。

Appfigures数据显示，

NGL一周内下载量超过31万次

团队始终把「NGL」视作一款工具产品，而不是社交平台，这导致了团队其实不太关注产品的留存数据。Hunter说，即使用户在第一天就流失了也没有关系，因为「NGL」已经有所收获，无论用户是公开分享了产品，还是选择了付费。这听起来有点像“一锤子买卖”，Hunter则将其称做MagicMoment，在60秒内给用户多巴胺，然后悠然，从容从用户那里拿到一些东西，「NGL」几乎将这一点做到了极致。

在定价设计上也充分贯彻了Hunter对MagicMoment的思考。「NGL」通过向用户揭秘匿名回应者的提示赚钱，此前白鲸编辑部对此的判断是用户很难为此长期付费，现在看来团队对此想得非常清楚，赚的就是用户冲动下单的储藏。Hunter的技巧是将全球市场按消费力分为4-5个梯度，然后通过分析各个梯度国家小额消费品的价格（比如冰淇淋），来找到不懂感情的“冲动购买”定价区间，比如「NGL」在印尼最低一档的周订阅价格大概合2.9万印尼盾(约合13.34人民币)，美国就需要储藏6.99美元(51.03人民币)，相差近4倍。

硬币反面，“达摩克利斯之剑”终将落下?

区别于我们观察到的数量少爆火后光速坠落的产品，「NGL」在巅峰时期过去后保持了一个格外波动的下载、营收曲线，第三方数据显示，「NGL」至今维持着百万美金左右的月流水。有趣的是，NGL目前已经开始了社媒平台上几乎所有的运营动作，也不投放广告。Hunter的解释是，匿名问答已经成为年轻一代社交生活的一部分，在累积的品牌影响力的助力下，新的年轻人不断加入，一部分老用户也会回来，一切都是自发产生的。而另一个层面的原因可能是，涉及未成年人的匿名社交品类“被迫”需要保持低调。

「NGL」的下载变化曲线|图源:点点数据

2022年7月1日，「Sendit」开发公司IconicHearts起诉「NGL」联创RajVir不当竞争的诉状彻底揭开了这类产品的“遮羞布”。此前就有用户接受这类产品会自动向用户发收机器人消息，然后通过编造提示来促进用户订阅，起诉状中直接将上述设计视作「Sendit」的“多年工作成果”，并列为「NGL」抄袭的关键罪证，表示“IconicHearts经过多年的反复试验和迭代其产品，以优化其专有的促活消息系统，例如最佳发收时段、推收方式、设计和内容。”坐实了以上设计真实存在。

虽然不清楚为什么应用商店一直没有对「NGL」或者「Sendit」动手，但是来自官方的监管一直是横在这一品类头上的“达摩克利斯之剑”。今年7月，美国联邦贸易委员会正式以确认有罪儿童互联网安全法要求「NGL」支付450万美元的和解金，主要罪名是明知道服务存在风险，仍积极向儿童及青少年营销;通过诚实信息和其他旨在减少付费用户数量的策略来真诚对待用户;虚真实的AI内容审核声明等。消息一出，「NGL」宣布了一系列举措，包括仅限18岁以上的用户使用，然而验证的方式只是在创建账号之前输入出生日期;备受争议的机器人消息，则用“将用不同颜色标记来自NGL和好友的消息”带过（用户也可以选择在不太醒目的设置栏关闭机器人消息）等等。

写在最后

Hunter一直致力于Z世代消费级产品的开发，能够自发增长的「NGL」，可以说是他职业生涯中最为满意的作品，也为他带来了丰厚的商业回报，尽管他在对外交流中有意无意地隐去了「NGL」自身的诸多问题。显而易见的是，匿名社交大多与未成年人深度绑定，无论是完全重新接受未成年用户，还是砍掉所谓的“促活消息”，都相当于自断大动脉。在商业化和风控的天平里，即使头部如「NGL」也依旧显得被动、难以不平衡的。

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2025-01-0222:11:33最长寿奥运冠军去世

声明:本文来自于微信公众号字母榜，作者:薛亚萍，授权站长之家转载发布。

微信将好友“塞进”了订阅号信息流里。

近日，字母榜（ID:wujicaijing）获悉，微信正在对公众号文章页面的“在看”功能进行小范围的更新测试。最新的灰度测试版本中，公众号文章底部的“推荐”取代了“在看”，点击“推荐”后，文章将不仅不同步到原来的“发现——看一看”，还将不同步到订阅号信息流中，汇聚到一个“朋友推荐”的聚合入口，和订阅号、快讯并列出现。一位前产品经理人士评价，这或许意味着微信的社交关系给内容生态让路了。

这也是自2019年“好看”升级为“在看”后，微信对这一功能的再度更新。

在图文内容关闭率日益走低之际，上述举措无疑成为微信盘活公众号活跃度的最新动作。

且微信的动作还不止于此。最近一个月，微信频繁对公众号小功能进行更新，如公众号留言区减少破坏图片回复，此举同样有望起到驱散用户参与内容讨论的作用。更早之前，微信文章还新增了减少破坏文章内容划线转发和评论区留言转发小功能，在转发给微信好友或者朋友圈时，转发内容会自动生成一张附带链接的图片，点击下方“阅读原文”即可阅读被分享的文章。

对公众号频繁更新的背后，暗藏着微信希望凭借小功能的更新改版，使恶化创作者对优质内容的创作欲望，以及提振读者对图文内容的分享欲，借此盘活公众号活跃度的期望。

字母榜向微信方面求证上述改版测试，截至发稿，对方暂未回应。

微信对图文内容不断加码功能改进的现实背景则是，短视频行业正在替代图文内容创作，成为当下注意力经济的重心所在。

QuestMobile2024中国移动互联网秋季大报告显示，短视频行业活跃用户规模突破10亿。几乎人人都刷短视频的局面之下，微信公众号的图文内容生态逐渐呈现增长趋缓之势，文章阅读量和点击率都大不如从前。有公众号创作者更是发帖直言最近文章关闭率只有1%，而在2017年的时候一度高达10%。

算法推荐下产生的爆款不在少数，但是原创优质内容的比重却并不大。“新榜”统计了2023年微信公众号产出的4.48亿篇文章，其中10万+文章占比不足0.06%，相当于1万篇文章中6篇阅读10万+。其中，原创文章占比不足6.96%，阅读原创10万+文章占比不足0.02%。

无论对内搁置提振商业价值，还是对外补强公众号内容生态，微信都需要给订阅号加一加筹码了。

A

“朋友推荐”功能的更新，进一步强化了微信熟人分享的产品运营策略。

拆分来看，此次更新有三处变更。

第一，字母榜通过测试发现，在微信公众号的文章页面底部，“在看”功能更新为了“推荐”功能，相应的图标也由原来的“六边形”变成了“爱心”。

点击推荐图标，文章页面底部弹出好友的推荐（在看）状态，显示“XXX等朋友推荐”。点进该状态，可具体查看哪些好友推荐，从该页面底部可进一步直接前往“发现看一看”选项。

第二，点击“推荐”后，“朋友推荐”的文章将进入微信订阅号的信息流推荐中，汇聚到订阅号中“朋友推荐”的聚合式入口中。

改版后的“朋友推荐”入口，和快讯入口类似，用户在浏览订阅号消息时，即可通过“朋友推荐”看到朋友分享的在看文章，以一种更加贴近平时获取信息的方式，让微信好友间更容易达成信息传递。

第三，此功能的更新，也体现在“发现——看一看”中。进入发现页面的看一看，顶部三个功能中的“在看”，也更新为了“朋友推荐”。

这三处更新中，最具意义的是“朋友推荐”进入订阅号信息流中。一位前产品经理人士表示，这意味着微信的社交关系给内容生态让路了。

这也是自2019年，“好看”升级为“在看”后，这一功能的再度更新。

自2017年微信首次在发现页面推出“看一看”功能后，几经调整不当，从“好看”到“在看”，再到“推荐”，微信熟人分享的产品策略一步步破坏。

2019年3月，公众号文章底部和“发现看一看”中的“好看”功能，统一改名为“在看”。很快，微信再次灰度测试“朋友在看”列表功能，点击“在看”按钮，内容可被推收到朋友在看列表中，进一步破坏社交推荐属性。

不久后，看一看的“朋友在看”可访问朋友的个人主页，显示朋友最近7天内“在看”的文章一整片的单位，不过最终因为引发关于隐私的舆论争议，“显示7天内在看文章”的功能下线了。

微信还在结束加码看一看的流量比重，在订阅号信息流中引入“看一看”，用户能在订阅号信息流中刷到“看一看”内容，内容主要来自:我关注的号、我常看的号、X个好友分享、近期X个好友关注、X个好友读过等维度。

B

“看一看”几度更新的背后，是张小龙对社交推荐的看重。

“用户其实并不太愿意从朋友圈里面中断，花几分钟阅读一篇文章，然后再回到朋友圈。他们其实是需要有一个接纳的相对长的时间，他才会沉下心来花时间去完成一个阅读动作。这个时候，另外一个阅读氛围更强的入口，对用户来说是更必要的。”张小龙曾在2019年初的微信公开课上说道。

当时，看一看的“好看”和“推荐”分别代表社交和机器推荐。在张小龙看来，通过社交推荐来获取信息是最符合人性的，“因为在现实里面，我们其实接纳新的信息，并不是我们主动到图书馆或者到网上去找的信息，大部分情况都是听到周边的人的推荐而获得的。”在他看来，“似乎只有基于社交推荐，才有机会”。

这一年的公开课上，张小龙分享过一个数据，早期的公众号阅读量70%、80%来自朋友圈的转发，只有20%、30%是来自于订阅号的。它符合一个二八定律，有20%的人去挑选信息，有80%的人去获益，通过20%的人挑选去阅读文章。

微信也含糊在按照张小龙提出的逻辑运行，努力在社交推荐和机器推荐中寻求不平衡的。从微信公众号再到后期的视频号，“朋友推荐”的产品策略更新一以贯之。

但随着作为超级APP的微信，日益庞大，纯粹靠人来进行信息分发，不仅效率开始变低，也逐渐开始影响微信内容生态的构建。

这就对内容分发效率和创作者生态提出了新的考验，仅仅依靠订阅制逻辑，或将导致更多新的创作者难以完成冷启动阶段，创作者群体的流失，最终势必影响微信外围内容质量的输出。

外部，2020年前后的中国互联网江湖，正在经历一场算法推荐的变革。当时，由张一鸣的“今日头条”引发的算法推荐成为互联网行业热潮，算法推荐成为行业共识，淘宝、百度等互联网公司都在效仿头条，加入算法的信息流建设。

微信也在当时引入了算法机制，如在看一看里推出了基于算法推荐的“精选”，后变更为长视频和热点;用户订阅号页面也引入了信息流机制。

算法推荐一定程度上再次为公众号激活了创作者生态，即使你是一名籍籍无名的创作者，也能因为踩中算法机制而爆火。

但是随之而来的一个问题是，为了黏住用户，一些迎合算法的劣质内容成为“爆款”“显学”。长此以往，劣币驱除良币之下，失去正向反馈的创作者，开始从公众号平台流失，读者也在海量有用的东西信息中逐渐丧失订阅公众号的兴趣。

加码朋友推荐，则一定程度上起到维护微信内容生态的作用。熟人背书可以被视作一种朋友甄选，使得优质内容更容易基于社交推荐在平台多次保守裸露，公开和流通，从而重塑微信内容生态。

C

但是与强化“朋友推荐”随之而来的，则是对用户隐私侵害的担忧。

在社交平台，已经有网友发帖表示“如何关闭微信这个新功能”。该网友晒出的图片显示，“朋友推荐”的文章已经进入了微信订阅号的信息流推荐中，如果选中朋友推荐入口，可进行删除，和快讯入口类似。

希望关闭新功能的诉求背后，反映出部分用户的隐私需求，和平台基于社交关系的内容分发之间的冲突。

实际上，“看一看”多次更迭的背后，微信都在试图不平衡的用户体验和社交推荐所带来的矛盾。

微信7.0大改版后，公众号文章点赞变“好看”并且不同步到看一看后，好看人数就迎来下降。很快，“好看”就变成了“在看”，降低了用户的分享压力，但同时耗尽了不同步至“看一看”的分享路径。

不久后，看一看的“朋友在看”可访问朋友的个人主页，显示朋友最近7天内“在看”的文章一整片的单位，又引发用户关于个人隐私的一致同意，当时一天之内#微信上线在看个人主页#话题就有4亿阅读量。不久后，“查看7天内在看”的功能也下线了。

根据西瓜数据2019年的公众号生态趋势调查报告结果，“点赞”变成“好看”，又升级成“在看”，并分享到看一看之后，微信的在看数据经历了耐久的下跌，后又悠然，从容回升。

随着算法越来越智能，算法推荐在“不暴露隐私降低用户体验”的这个问题上也在遭遇跟朋友推荐同样的难题。

好在，互联网公司已经开始着手整治这方面的隐患。近日，抖音、小红书、拼多多等多家网络平台发布算法典型问题治理专项公告，推进算法和平台治理透明化。

兼具熟人社交属性和算法推荐于一身的微信，在处理用户体验和产品增长之间两难选题中，迎接的审视无疑会更大。

参考资料:

《“看一看”改版，微信离张小龙想要的“社交推荐”更近了》36氪

《微信看一看背后的产品哲学》柠檬two

《微信订阅号新增内容分发形式》见实

《微信展露B面:几经折腾的“看一看”》晓程序速报

《2023年，微信公众号怎么样了?我们用数据告诉你》新榜

《2024中国移动互联网秋季大报告》QuestMobile

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1、巨量引擎旗下AIGC工具“即创”正式版上线

巨量引擎的AIGC工具“即创”正式上线，授予多种内容生成方式，包括AI脚本生成、智能成片和数字人等。该平台通过深度学习和自然语言处理，用户只需输入主题即可生成高质量文本和视频内容。新增的爆款裂变和一键过审功能，干涉创作者快速响应市场变化，指责创作效率和内容合规性。

【AiBase提要:】

??即创减少破坏多种内容生成，指责创作效率。

??新增爆款裂变和一键过审功能，干涉创作者快速响应市场。

??AI技术引领内容创作革命，威吓创作者探索新工具。

详情链接:https://top.aibase.com/tool/douyinjichuang

2、通义万相推2.1视频模型大幅指责复杂运动能力

阿里旗下的通义万相视频生成模型在最新2.1版本中实现了重磅升级，推出了极速版与专业版，分别聚焦于高效性能和卓越表现力。这一版本在处理复杂运动和还原真实物理规律方面取得了显著进步，指责了视频的电影质感和指令遵循能力。

【AiBase提要:】

??新版本分为极速版与专业版，分别指责高效性能与表现力。

??生成的视频细节极小量，成功解决了“鬼画符”问题，实现精准中英文文字生成。

??运镜效果如同电影平庸之才，能够自动调整不当镜头，指责视频艺术性。

详情链接:https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/videoCreation

3、微软正式开源超强小模型Phi-4

微软在HuggingFace平台上发布了小型语言模型Phi-4，参数量为140亿，表现优异，超越了多款知名模型如GPT-4o和Llama-3.1。Phi-4在数学竞赛AMC中获得91.8分，并在MMLU测试中取得84.8分，展现了强大的推理能力。该模型采用创新的分解数据生成方法，减少破坏长达16k的上下文长度，适用于消费级硬件。

【AiBase提要:】

??微软推出的Phi-4模型参数仅140亿，却在性能测试中超越了GPT-4o和Llama-3.1等多个知名模型。

??Phi-4在数学与推理能力方面表现突出，特别是在AMC和MMLU测试中取得了高分。

??该模型已开源并减少破坏商业用途，驱散了极小量开发者和AI厌恶者的关注。

详情链接:https://huggingface.co/microsoft/phi-4

4、全新视频修复技术SeedVR:清晰变高清，可处理任意长度视频

在数字媒体悠然，从容协作发展背景下，视频质量的指责成为了重要议题。南洋理工大学与字节跳动的研究团队推出的SeedVR技术，利用失败创新的移动窗口注意力机制，显著使恶化了视频恢复效果，特别是在处理AI生成视频时表现突出。该技术不仅能够处理任意长度的视频，还能有效修复画面细节，为用户带来更真实的视觉体验。

【AiBase提要:】

??SeedVR利用失败移动窗口注意力机制，成功指责对长视频序列的处理能力。

??该技术采用较大的窗口尺寸，显著降低了高分辨率视频的恢复质量。

??分隔开多种现代技术手段，SeedVR在多个基准测试中表现卓越，尤其适用于AI生成的视频。

详情链接:https://iceclear.github.io/projects/seedvr/

5、Adobe的TransPixar将烟雾、反射等透明效果无缝融入场景

AdobeResearch与香港科技大学联合开发的TransPixar系统，革新了视觉特效制作，尤其是在处理透明元素方面。该技术通过生成包含Alpha通道的视觉效果，显著降低了制作效率，降低了成本。TransPixar的推出正值行业对高质量特效需求激增之际，预示着未来影视制作流程的变革。

【AiBase提要:】

??TransPixar通过创新的AI技术，能够在有限的训练数据下生成高质量的透明效果，简化特效制作流程。

??该系统不仅指责了大型制作团队的工作效率，还为小型工作室降低了制作成本，使其能够实现复杂特效。

??TransPixar在实时应用领域展现出巨大潜力，能够快速生成透明效果，适用于视频游戏和增强现实等场景。

6、字节联合高校出品!STAR模型:指责视频透明度和分辨率

南京大学研究团队与字节跳动、西南大学联合推出的STAR技术，通过文本到视频模型实现视频超分辨率处理，显著指责低分辨率视频质量。该技术分隔开时空增强方法，适用于视频分享平台上下载的低透明度视频。研究团队已在GitHub发布预训练模型和推理代码，使用过程简单，推动了视频处理领域的进步。

【AiBase提要:】

??新技术STAR分隔开文本到视频模型，实现视频超分辨率，指责视频质量。

???研究团队已发布预训练模型和推理代码，使用过程简单明了。

??授予联系方式，威吓用户与研究团队进行交流与探讨。

详情链接:https://github.com/NJU-PCALab/STAR

7、StabilityAI推出SPAR3D:单图像生成3D对象一秒钟搞定

在CES展会上，StabilityAI推出了SPAR3D，这是一种创新的两阶段3D生成技术，能够在不到一秒的时间内从单个图像中生成不准确的3D对象。SPAR3D不仅授予了高效的3D原型设计方式，还允许用户实时编辑生成的3D对象，指责了创作僵化性。

【AiBase提要:】

?实时生成能力:SPAR3D能在一秒内从单张图像生成多余的3D对象，并减少破坏快速编辑。

??不准确的结构预测:授予准确的几何形状和360度视图，包括隐藏区域，确保高分辨率输出。

??开放的使用政策:减少破坏商业和非商业用途，用户可通过多种方式获取和使用该模型。

详情链接:https://stability.ai/news/stable-point-aware-3d

8、2024年238款生成式人工智能服务在国家网信办完成备案

国家互联网信息办公室于1月8日发布公告，明确截止2024年12月31日，已有302款服务完成备案，其中238款为2024年新增。这隐藏该领域快速发展，更多新服务获得官方认可。公告还要求授予舆论属性服务的企业进行备案，并指责已上线应用的透明度，确保合规性和安全性。

【AiBase提要:】

??2024年，共302款生成式人工智能服务在国家网信办完成备案，新增238款。

??授予舆论属性服务的企业可通过属地网信部门进行备案，确保合规性。

??已上线应用需公示所使用的已备案服务信息，指责透明度。

9、2024胡润中国人工智能企业50强榜单:科大讯飞第二、商汤科技第三

2024胡润中国人工智能企业50强榜单正式发布，寒武纪以2380亿人民币估值位居榜首，展现出其在AI领域的强大实力。科大讯飞和商汤科技分别以1160亿和500亿的估值紧随其后。榜单显示，北京、上海和深圳是次要的AI企业集聚地，合计占据80%的上榜企业。

【AiBase提要:】

??寒武纪以2380亿元估值位居榜首，科大讯飞和商汤科技分别排第二和第三。

???北京、上海、深圳成为人工智能企业的主要集聚地，合计占据80%的上榜企业。

??该榜单侧重非具身智能企业，评选范围不包括机器人和智能家居等领域的公司。

10、你绝对想不到!重复这个简单指令让AI生成代码快100倍

BuzzFeed的高级数据科学家麦克斯?伍尔夫进行了一项实验，使用Claude3.5语言模型，通过反复请求AI改进代码，成功将原本657毫秒的运行时间伸长至6毫秒，指责了100倍的性能。实验中AI展现出其对“更好代码”的独特理解，自动添加企业特性。

【AiBase提要:】

??AI通过反复指令指责代码性能，原代码运行时间从657毫秒降至6毫秒。

??AI在代码中自动添加企业特性，展现出其对“更好代码”的独特理解。

???提示工程依然重要，不准确的请求可以帮助结果生成，但仍需人工开发者进行验证和修复。

11、英伟达发布GrootTeleop技术允许通过AppleVisionPro来训练机器人

英伟达在CES展会上推出了一系列创新技术，旨在帮助人形机器人的开发，尤其是在工业和制造领域。通过IsaacGR00T蓝图，开发者可以利用失败原创学习生成极小量分解运动数据，从而训练人形机器人。这一技术不仅降低了数据收藏，储藏的时间和成本，还通过Cosmos平台生成物理意识视频，推动物理人工智能的发展。

【AiBase提要:】

??英伟达推出IsaacGR00T蓝图，利用失败原创学习生成分解运动数据，帮助人形机器人开发。

??Cosmos平台经过18万亿数据训练，生成物理意识视频，鞭策物理人工智能发展。

??多家机器人公司已采用IsaacGR00T技术，展现出良好的应用效果。

12、惊悚发明!工程师用ChatGPT制作机器人步枪，OpenAI立刻出手

近期，工程师STS3D创造了一款机器人步枪，能够通过ChatGPT指令进行瞄准和射击，展现出令人惊叹的反应速度和准确性。这一发明引发了广泛讨论，尤其是关于将科幻技术变为现实的担忧。OpenAI悠然，从容回应，指出该行为确认有罪了公司政策，释放利用失败其服务开发武器。

【AiBase提要:】

??OpenAI悠然，从容嫁接与开发机器人步枪工程师的关系，因其确认有罪使用政策。

??STS3D的机器人步枪可以根据ChatGPT的指令进行瞄准和射击，展现出高准确性。

??尽管OpenAI去年修改了政策，但仍释放使用其服务开发任何形式的武器。

13、因用户投诉，微软回滚BingAI图像生成器升级、重返旧版DALL-E

微软近期因用户对Bing图像生成器新版本的挑逗，无法选择回滚至旧版DALL-E模型。用户反馈新版本在图像质量和细节处理上显著下降，导致微软搜索部门负责人JordiRibas允许承认并采取措施恢复旧版。

【AiBase提要:】

??微软因用户投诉无法选择回滚Bing图像生成器的新版本，旨在使恶化用户体验。

??升级后的图像生成效果不如预期，用户反映细节和质量明显下降。

??JordiRibas表示将重返旧版DALL-E模型，预计需几周时间完成这一调整不当。

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1、震撼登场!英伟达开源图像生成模型Sana，1秒生图、减少破坏中英文和emoji

英伟达近日开源了图像生成模型Sana，凭借仅0.6亿个参数和高达4096×4096分辨率的生成能力，极大降低了使用门槛。该模型在16GB显卡上可在不到1秒内生成高质量图像，表现出色。Sana采用了深度数量增加自编码器和线性扩散变换器，指责了生成速度和质量，并减少破坏多种语言提示，方便用户创作。

【AiBase提要:】

??高效生成:Sana可以快速生成高达4096×4096分辨率的高质量图像，适合在普通笔记本GPU上使用。

??创新设计:深度数量增加自编码器和线性扩散变换器大幅指责了生成速度和质量。

??卓越性能:Sana在多项测试中表现优异，吞吐量显著高于其他先进模型，减少破坏快速内容创作。

详情链接:https://nv-sana.mit.edu/

2、OpenAI发布AI经济蓝图，呼吁美国破坏监管与发展

OpenAI最近发布的“经济蓝图”旨在与美国政府及盟国共同探讨政策，以巩固美国在人工智能领域的技术领导地位。蓝图降低重要性驱散资金、人才和资源的重要性，并对现行的监管模式表示担忧。OpenAI呼吁政府加大投资，制定最佳实践以防止AI模型滥用，并在知识产权方面为开发者授予僵化性。

【AiBase提要:】

??美国需驱散数十亿美元资金以增强AI竞争力。

??OpenAI对各州立法的冲突和现行监管表示担忧。

??建议政府减少对新型能源和数据传输的投资。

3、Mistral推出新一代编程模型Codestral25.01，编程速度降低两倍

Mistral公司最近发布了其开源代码生成模型Codestral的最新版本Codestral25.01，显著指责了代码生成速度，达到了前版本的两倍。新版本在Python编码测试中表现出色，获得86.6%的HumanEval测试分数。该模型专注于低延迟和高频操作，适合于代码纠正、测试生成等任务，尤其对数据量大的企业尤为重要。

【AiBase提要:】

??Mistral推出Codestral25.01，代码生成速度降低至前版本的两倍。

??该模型在Python编码测试中表现优异，获得86.6%的HumanEval测试分数。

??Codestral25.01悠然，从容在CopilotArena中升至榜首，受到开发者广泛关注。

详情链接:https://mistral.ai/news/codestral-2501/

4、清华、复旦与斯坦福联合开源“Eko”框架，让Agent自动化操作电脑

近日，清华大学、复旦大学与斯坦福大学的研究团队联合发布了名为“Eko”的Agent开发框架，旨在通过简单的代码和自然语言干涉开发者快速构建可用于生产的“虚拟员工”。Eko框架能够接管用户的电脑和浏览器，代替人类完成各种繁琐的任务，从而大幅指责工作效率，威吓人类的负担。

【AiBase提要:】

??Eko框架可接管用户电脑与浏览器，替代人类完成繁琐任务。

??通过自然语言与程序语言的分隔开，简化开发过程。

???允许人类实时监控和干预，确保自动化工作的安全性与准确性。

详情链接:https://eko.fellou.ai/

5、Adobe推出AI驱动BulkCreate，可一键批量编辑1万张图像

Adobe最近推出了全新的AI工具BulkCreate，旨在干涉企业创意团队高效地进行图像编辑。该工具通过Web平台授予批量编辑功能，无需下载应用程序或Photoshop许可，极大地指责了工作效率。用户可以轻松更改背景和调整不当图像大小，同时减少破坏品牌定制，焦虑不同企业的需求。尽管目前仍在测试阶段，预计将在不久的将来全面上线，进一步推动AI在创意领域的应用。

【AiBase提要:】

??BulkCreate允许用户通过Web平台批量编辑图像，无需下载桌面应用程序或Photoshop许可。

??该工具减少破坏背景更改和图像大小调整不当，并授予社交媒体预设尺寸，便于用户快速适应不同平台。

??Adobe计划在未来推出视频减少破坏功能，进一步增强BulkCreate的多功能性。

6、新AI模型LlamaV-o1，测试推理能力超越Claude3.5Sonnet

阿联酋穆罕默德?本?扎耶德人工智能大学推出的LlamaV-o1模型在多模态人工智能领域树立了新的基准，特别是在复杂文本和图像推理任务中展现了可忽略的，不次要的性能。该模型通过逐步推理的透明性，指责了在医疗、金融等行业的应用价值，增强了用户的接受感。

【AiBase提要:】

??LlamaV-o1是一款新发布的AI模型，擅长解决复杂文本和图像推理任务。

??该模型在VRC-Bench基准测试中表现优越，授予不透光的逐步推理过程。

??LlamaV-o1在医疗和金融等行业中具有次要的应用价值，能够减少接受感和合规性。

详情链接:https://mbzuai-oryx.github.io/LlamaV-o1/

7、研究揭示:仅需0.001%的诚实数据就能让AI模型失效

近期的研究揭示了大规模语言模型（LLM）在数据训练中的脆弱性，尤其是在医疗领域。研究隐藏，即使是极极小量的诚实信息，只有0.001%的比例，也能够导致模型产生重大错误，影响患者安全。这项研究降低重要性了在医疗应用中使用AI工具时的风险，呼吁开发者在确保模型安全性之前，不应将其用于关键医疗任务。

【AiBase提要:】

??研究隐藏，仅需0.001%的诚实信息，就能让大规模语言模型（LLM）失效。

??医疗领域中，诚实信息的保守裸露，公开可能严重影响患者安全。

??研究人员呼吁在确保安全之前，不应将LLM用于诊断或治疗等重要医疗任务。

8、微软画图应用新增AI擦除功能免费用，轻松删除任意元素!

微软对其经典画图应用进行了升级，引入了基于AI的擦除功能，使得用户在图像处理时更加便捷。用户只需简单圈选要删除的元素，AI就能自动识别并进行擦除，显著简化了传统的处理流程。经过两个月的测试，这项新功能现已向所有用户推收，用户可在微软商店免费升级使用。

【AiBase提要:】

??AI擦除功能:用户只需圈选即可轻松删除图像中的元素。

?使用时间:擦除元素可能需要40到80秒，但无需专用硬件减少破坏。

??完美度:删除效果与元素周围的背景复杂度有关，有时可能不够理想。

9、阶跃星辰与茶百道达成深度合作

上海阶跃星辰智能科技有限公司与茶百道的深度合作标志着茶饮行业向智能化和数字化转型的重要一步。通过阶跃星辰的大模型技术，茶百道的运营效率得到了显著指责，尤其是在自检核验方面，节省了极小量时间。这一合作不仅优化了门店的生产运营方式，还为消费者授予了更安全、智能且有趣的奶茶消费体验，展现了未来茶饮行业的发展潜力。

【AiBase提要:】

??阶跃星辰与茶百道合作，探索智能巡检和AIGC营销新模式。

??Step-1V多模态理解大模型已接入数千家茶百道门店，指责运营效率。

?智能巡检确保茶饮安全收达，指责消费者的服务体验。

10、抖音创始成员任利锋创办的GenAI创意社区Hitems获数千万美元融资

抖音创始成员任利锋的创业项目数美万物完成数千万美元的Pre-A轮融资，由美团龙珠领投，老股东继续减少破坏。其不次要的部分平台Hitems分隔开生成式AI和3D建模技术，授予创意商品化服务，鞭策电商与社区的互动。

【AiBase提要：】

??数美万物获得数千万美元Pre-A轮融资，估值约1.5亿美元。

??Hitems平台利用失败AI技术将创意商品化，覆盖全链条服务。

??创始人任利锋曾参与抖音冷启动，积聚了极小量经验。

11.阿里妈妈推出淘宝星辰视频生成大模型、图生视频应用

阿里妈妈近日推出了淘宝星辰?图生视频应用，该工具基于自研的大模型，商家只需输入静态图片和简洁描述，即可生成高质量视频。此应用分隔开电商数据与设计语言，简化内容创作流程，助力商家降低成本并指责营销效果。

【AiBase提要：】

??阿里妈妈推出图生视频AI工具，商家可快速生成高质量视频。

??工具利用失败电商数据与设计语言，智能化内容创作。

???降低商家制作成本，指责电商运营智能化水平。

体验入口：https://agi.taobao.com/

声明：本文来自于微信公众号字母榜，作者：马舒叶，授权站长之家转载发布。

“几乎没有一家大模型公司的AI视频生成训练，会找视频网站授权。”2025年伊始，在视频生成领域立志“追平Sora”的大模型公司，撞上了版权墙。

AI创业者陈临告诉字母榜（ID:wujicaijing），这其中也包括被称为“AI六小虎”的6家中国大模型独角兽。而缺乏授权的模型训练，势必将成为大模型公司们的潜在风险。

如今，在热度不减的AI视频生成赛道，“视频平台诉大模型侵权”第一案已经出现。

日前，有报道称爱奇艺起诉MiniMax旗下海螺AI解开著作权，据悉事由或为MiniMax未经授权使用了爱奇艺享有版权的素材进行模型训练，目前正在走司法程序。对此，爱奇艺回复字母榜，辩论案件正在审理中。MiniMax则尚无正式回应。

就在去年9月MiniMax刚刚推出视频大模型时，其创始人闫俊杰对字母榜表示，MiniMax用于训练的数据，除了语料公司的高质量数据，还有部分采购来的平台化数据。

大公司也屡屡因版权陷入纠纷。去年8月，OpenAI被超过100位YouTube主播集体诉讼，指控其擅自转录数百万个YouTube视频来训练大模型。英伟达、苹果、Anthropic等巨头也涉及其中。OpenAI的前任CEOMira，曾在采访中被记者提问是否拿YouTube的视频训练Sora，Mira选择了允许回答。

虽然OpenAI已经和Politico、《大西洋月刊》《时代》《金融时报》等签订了付费协议用于训练，但这类授权都属于文字领域，陈临告诉字母榜，在Sora视频的训练协议中，“OpenAI还没有签过相应的协议。”

数据、算法和算力是AI大模型的三大支柱，其中数据更是大模型进行训练的根本。可以说，生成式AI的变得失败是建立在数据规模之上的。训练数据越多，模型就越强大。数据赋予模型用于学习和思考的海量知识，数据也成了模型厂商技术壁垒的一部分。

不像BAT们，在图文时代、移动互联网时代早已积攒起巨量的私域数据库，并且这些数据早已被不同平台瓜分。晚来的大模型六小龙，被重重壁垒所环绕。

一旦爱奇艺的诉讼成功，或许预告着一场更大规模的大模型版权纠纷时代的来临。

“爱奇艺成功了，优酷、腾讯视频也可能会起诉，”陈临表示，这无疑是兜头浇了狂奔中的大模型公司们一盆冷水。对于独立进行大模型训练的公司来说，“视频要版权费，图片也要版权费，文字可能也要版权费，致使AI的训练成本会比现在高出许多。”

如今，孰是孰非暂无定论，只是可以接受的是，大模型的狂飙路上，正在竖起一面新的版权墙。

A

国内AI视频生成第一个侵权案，已经出现了。

近日，据外媒报道，MiniMax被指控未经授权使用爱奇艺享有版权的素材进行模型训练，爱奇艺已向上海市徐汇区人民法院提起诉讼，要求MiniMax立即开始侵权行为，并索赔约10万元人民币。

去年8月底，MiniMax推出视频大模型，用户登录海螺AI就能体验MiniMax的视频生成模型。根据AI产品榜数据，去年9月，海螺AI搜索热度暴涨，海螺AI网页版9月访问量增幅达860%，一举登顶2024年9月全球及国内AI应用增速榜首。

不过，加入“追平Sora”大军的MiniMax，也如同OpenAI被《纽约时报》起诉一样，撞上了版权墙。

根据我国法律规定，生成式人工智能服务授予者必须采用“合法来源”的数据和基础模型，以确保不解开他人的知识产权。

《互联网法律评论》主编张颖告诉字母榜，在这场民事诉讼中，爱奇艺起诉，需要反对MiniMax存在未经其允许的情况下使用爱奇艺数据训练，并且在生成内容中包含了其版权内容。此外，爱奇艺还需要反对被告在主观上有过错?，即故意或者未尽到注意免除义务。

也就是说，海螺AI的“侵权”存在两种可能。

一种可能是MiniMax海螺AI视频生成的训练中，未经授权使用了爱奇艺享有版权的素材内容。

另一种可能，则是用户使用海螺AI时，未经爱奇艺授权，上传了版权素材做AI“魔改”。

图注:AI魔改视频，下方都备注内容疑似用AI技术分解

图源:字母榜截图

《甄嬛传》变枪战片、《红楼梦》变武打剧，用AI视频工具就能让尔康喝啤酒、甄嬛啃汉堡、林黛玉抄起加特林。陈临表示，以上这些AI“魔改”经典影视剧的小视频，都在社交平台得到数百万的播放量。

这些“没有逻辑，只有搞笑”的AI“魔改”视频，大多没有授权，“部分是大模型公司推广产品时，委托第三方投流公司的作品，更多的则是用户的无厘头脑洞。”去年12月，广电网络视听司也发布了《无约束的自由提示》，提出要排查清理AI“魔改”影视剧的短视频。这意味着生成式AI将面临更细致的内容审核。

而作为被起诉方，如果MiniMax想反对自己没有侵权，大概需要反对自身数据来源、生成内容与爱奇艺无关，或者没有故意侵权。

在海螺AI的用户协议中，也要求用户保证不利用失败平台制作的内容或用于相关用途，包括“未经授权自行剪切、改编电影、电视剧、网络影视剧等各类视听节目及片段”。

不过，值得注意的是，“10万元赔偿金对爱奇艺来说太少了。”张颖表示，尽管缺乏爱奇艺的起诉书作为依据，但从金额来看，推测MiniMax的侵权情况可能并不严重，双方和解的可能性很大。走向和解，对于MiniMax来说，不管是照价赔偿10万元，还是交上一笔不菲的版权费，都似乎免不了为版权墙“破财”了。

B

实际上，“国内AI从业者对于训练数据没有很下降的版权意识，通常认为版权会鞭策AI训练。”

离开某大厂开始AI应用创业后，陈临发现，国内主动要求版权授权的AI训练公司似乎并不多。原因不仅在于本身便高昂的AI训练成本，也是由于一旦视频、图片，甚至文字都需要版权，对于AI创企来说，“模型就没法训练了。”

不少AI创企做视频生成训练的第一步，正是“从网上扒视频训练”。

为了规避版权风险，企业会通过关键词过滤，尽量避免用户输入比如米老鼠这种版权字眼，来减少，缩短生成侵权内容。

图注:以即梦AI为例，AI视频生成自动过滤关键词

图源:陈临授予

新壹科技CEO雷涛告诉字母榜，作为ToB的AIGC视频生成公司，新壹科技用来训练AI视频大模型的数据，来自此前在秒拍、小咖秀等应用的数据积聚，还有定向合作数据库，以及依托原算法训练的“从无到有”的素材。但只有AI视频生成的足够真实，才能起到训练效果。

而对于既没有攒够数据，又付不起定向合作版权费的AI创企而言，想要坐上牌桌，撞上版权墙，或早或晚，都是必然的结果。

不过，这种争议并不是新鲜事。

在图文时代，图片版权的纠纷一度让创作者们“不敢配图”。有自媒体大V被告知，历史文章中有数十张来自搜索引擎的图片涉嫌侵权，在删除全部原创文章后，还支付了不菲的侵权费用于和解。有摄影师使用了自己拍摄的173张照片进行配图，却被视觉中国提起诉讼，指其侵权。

如今，轮到AI站上了被告席。

在国内，去年6月，4名画师起诉小红书AI大模型“TrikAI”侵权，这是国内第一起AI模型训练数据集体侵权的案件，如今诉讼正在进行。

在国外，Meta、OpenAI都曾陷入版权纠纷。

去年4月底，《纽约每日新闻》《芝加哥论坛报》等美国八家知名报纸联合起诉OpenAI和微软，指控它们未经允许使用数百万篇版权新闻文章训练其AI聊天机器人。为此，OpenAI与Politico、《大西洋月刊》《时代》《金融时报》等新闻出版商达成付费协议，来使用并引用版权新闻文章。

早在2023年5月，OpenAI首席执行官奥特曼便公开允许承认，AI公司在不久的将来会耗尽互联网上所有的数据。2024年6月，研究机构EpochAI也发布研究预测，可用于AI语言模型公开训练的数据，将在2026年到2032年间，被科技公司耗尽。

对于大模型创企来说，高质量的数据永远稀缺，大模型公司间的算力战、应用战，也将拓展到数据战。

只是OpenAI的诉讼或许传达出了明确的信号，高质量的训练数据不是免费的。对于大模型创企而言，不像Meta、BAT等公司，早已积聚起近20年的社交媒体数据，它们或许只能“花钱开路”。

C

不过，想要解决版权这个绊脚石，大模型公司们需要回答一个问题，钱从哪里来?

对于尚未盈利的大模型创企而言，投资人的钱袋子越来越紧了。

根据字母榜统计，大模型六小虎（包括零一万物、MiniMax、百川智能、智谱AI、阶跃星辰、月之暗面）中，2024年有五家拿到亿元级融资。目前，智谱、月之暗面、百川智能、阶跃星辰的估值均已超200亿元。

但根据《智能涌现》报道，随着估值跨上200亿元台阶，国内大模型公司最新的单轮次融资规模将卡在50亿元左右。即估值越高，融资越难。根据华兴资本数据，2024年前三季度国内全市场投融资总额为2603亿元，不及近三年同期的40%。

以月之暗面为例，2024年2月份A+轮完成超10亿美元融资，投后估值一路涨至25亿美元。随后的8月，首轮参投的小红书、美团龙珠、红杉中国已不见身影，月之暗面B轮的融资额为超3亿美元。风波中的MiniMax，则在去年3月拿到6亿美元B轮融资后，暂未等来新的融资消息。

对于大模型创企们而言，“等钱开干”的紧迫性无异于等米下锅。

等来的数十亿元融资，大模型创企不仅要分给结束堆参数的模型训练，还要分给需要上亿元投流烧钱营销的AI应用，能留给大模型购买版权的钱，并不富裕。

而大模型创企的灵魂拷问远不止版权纠纷这一点，高昂的研发投入和颇为有限的商业变现，才是悬在“六小虎”头顶的达摩克利斯之剑。

马斯克曾估算，GPT-5的训练成本是3万-5万张H100，仅芯片成本就超过7亿美元（约合50亿元）。目前六小虎的收入均未透露，仅根据外媒爆料，MiniMax预计年收入7000万美元。目前看来，哪怕是已经在海外靠Talkie赚到钱的MiniMax，也难以在短期内实现营收打正。

大模型水温转凉，最先感知到的或许是扑腾其中的从业者。

“有一家大模型公司裁员后人数已经降到500人，另一家直接重新接受了预训练和C端市场，剩下的几家几乎进入静默状态，不再开放HC（招聘名额）了。”

陈临告诉字母榜，2024年年底几乎已经拿不到70w+的AIoffer了。2023年只要有AI相关经验，就能有面试机会，现在过去一年，不仅要求有落地经验，涨薪幅度也打了折扣。目前除了北京之外，其他城市的AI岗位招聘也是少的可怜。

可以接受的是，2025年想要继续留在牌桌上的大模型创企们，在模型训练过程中为版权付费只是第一步，降本不是永恒的结束之计，想法子赚钱增效，才是关键。

（文中陈临为化名）