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今天凌晨，OpenAI CEO Sam Altman 罕见地发布了一篇解读智能时代的博客长文。
在这篇博文中，Sam Altman讨论了超级智能时代的到来，以及为什么人们不应该害怕 AI。他强调了技术进步，特别是深度学习的重要性，以及它如何帮助我们构建新的支撑结构和解决难题。他还提到了人工智能将如何成为个人助理，提供个性化指导和创造，以及如何通过降低算力成本和建立基础设施来普及 AI。
Sam Altman 还提到了人工智能对劳动市场的影响，以及社会应该如何适应这些变化。他对未来持乐观态度，认为智能时代将带来空前的繁荣，并鼓励人们向前看，不要留恋那些已经不适应现代社会的旧事物。大家感兴趣的话，可以看看原文，闲暇之余，大家也可以在评论区讨论一下：未来人工智能的发展有哪些可能的挑战和机遇？
Meta 公司今天宣布了一款新的 AI 视频生成器 Movie Gen，该工具能够生成带有声音的高清视频。 Sora 有的它都有，可创建不同宽高比的高清长视频，支持 1080p、16 秒、每秒 16 帧。 Sora 没有的它还有，能生成配套的背景音乐和音效、根据文本指令编辑视频，以及根据用户上传的图像生成个性化视频。
核心功能介绍： - Movie Gen 能够使用文本输入自动生成带有声音的高清视频。 - 可以编辑现有视频素材或静态图像。 - 视频中的音频也由 AI 生成，与图像匹配环境噪音、音效和背景音乐。 - 可以生成不同宽高比的视频。 - 能够从图像创建自定义视频或更改现有视频中的元素。
首先有一个误区，很多人觉得开源就是免费，开源就是没有版权。其实这是完全错误的理解！ 开源≠免费。开源≠没有版权。开源≠随意商用。开源≠完全透明。
对开源模型的理解，目前大致有四个 Level，开放程度依次增加： 1. 封闭式“开源”（以 OpenAI 为代表） - 核心理念：早期以开源和非营利为目标，逐渐转向封闭模式，通过 API 提供服务，不公开模型权重和训练细节。 - 特点：模型权重和训练数据不公开，仅提供黑箱化的 API，通过订阅服务和 API 收费实现盈利，有助于控制模型滥用风险。 - 争议：违背了开源的核心精神，被批评为技术垄断。
2. 自定义开源（以 Meta 为代表） - 核心理念：开源模型（如 LLaMA），但采用自定义许可证（如 LLaMA 社区许可协议），强调研究和非商业用途，限制商业使用。 - 特点：公开模型权重，但限制商业使用和分发，主要面向学术机构和非营利组织，用户需申请访问权限。 - 争议：自定义许可证限制了模型的广泛使用，不符合完全开源的定义。
3. 传统开源（以 DeepSeek 为代表） - 核心理念：采用传统开源许可证（如 Apache 2.0），完全开放模型权重和代码，强调自由使用、修改和分发，包括商业用途。 - 特点：模型权重、代码和部分训练数据公开，允许商业使用，无歧视性限制，鼓励社区协作和创新。 - 优势：符合传统开源定义，推动技术普及和创新。
4. 理想开源（以 OSI 为代表） - 核心理念：OSI 正在制定 OSAID 1.0（Open Source AI Definition），旨在为开源 AI 系统提供明确标准，强调透明度、可访问性和可修改性。 - 特点：要求公开模型权重，允许用户自由使用，尽可能公开训练数据的来源和组成，训练和推理代码必须开源，不得限制特定用户群体或用途。 - 目标：确保开源 AI 系统符合开源精神，推动技术民主化。
