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本期编辑：@JLT，@鲍勃
01 有话题的新闻
1、快手科技团队推出 AI 肖像动画技术 LivePortrait
快手科技团队推出 LivePortrait，这是一种基于隐式关键点框架的高效肖像动画技术。它能从单张源图像和驱动视频生成生动的视频，展现出优秀的泛化能力、可控性和效率。
研究者通过扩大训练数据集、采用混合训练策略、升级网络架构等方法提升了生成质量。LivePortrait 在 RTX 4090 GPU 上每帧仅需 12.8 毫秒，效果媲美扩散模型方法。该项目的推理代码和模型已开源。（@AI 科技评论）
2、面壁智能发布端侧 AI 应用开发平台 MobileCPM
借助阿里云在 WAIC 2024 期间举办的论坛，面壁智能发布了一个叫 MobileCPM 的套件平台，开发者可以通过这一平台提供的 SDK 套件「一键开发基于端侧大模型的 App」，面壁智能首席科学家刘知远在发布会中称，该平台接入了「非常多端侧通用模型」。
面壁智能此前已发布多款适用于小型智能设备的端侧小模型。6 月 11 日的苹果开发者大会上，苹果提出 Apple Intelligence 概念，将未来用户在端侧体验到的 AI 解决方案划分为端侧和云端两层，其中云端接入 GPT 等第三方模型，端侧主要使用苹果自研的小模型。
面壁智能 CEO 李大海对「新皮层」称，未来端侧模型是外部厂商提供还是设备厂商自己做是个开放性问题，目前「大家还在探索」，而作出高品质的端侧模型并不是简单的事，如果设备厂商选择自研，意味着他们也要像国内第一梯队的基础大模型初创公司那样配备「100 人起，核心至少也得大几十人」的 AI 团队。（@新皮层 NewNewThing）
3、支付宝推出「碰一下」支付新方式，无需展示付款码即可完成支付
在支付宝开放日上，支付宝宣布升级条码支付体验，推出「支付宝碰一下」，用户无需展示付款码，解锁手机碰一下商家收款设备，最快一步完成支付。
官方表示，相比已有的支付宝「扫一下」，「碰一下」更加简单直接。「碰一下」和「扫一下」都属于条码支付，区别在于「扫一下」使用了手机上的显示屏和摄像头，「碰一下」使用了手机上的近场通信技术，在使用上述传感器完成交互后，支付在网络端完成，两者具有同等安全性。同时支付宝依旧承诺「你敢付我敢赔」。（@爱范儿）
4、腾讯智影小程序上线 AI 视频功能，日漫风格功能限时免费
腾讯智影小程序上线了智影 AI 视频功能，可以一键生成风格化视频，目前有日漫风格可选，此功能限时免费（未公布收费价格）。视频风格化就是在原视频的基础上进行风格化处理，官方称风格化视频可以提升视频美感、增强趣味性、提升传播力。只需导入视频并一键「变身」，就能快速生成风格化视频（支持 10s 视频），智影 AI 提供了多种模板，让视频更加多样化。
据 IT 之家此前报道，腾讯智影上线于 2023 年 3 月，是一款集成了 AI 创作能力的智能创作工具，提供虚拟数字人、文本配音、智能去水印、文章转视频、模板创作、在线视频剪辑等功能。（@IT 之家）
5、苹果首款支持 Apple Intelligence 的智能家居设备将是一款桌面机器人
7 月 8 日消息，苹果备受期待的「Apple Intelligence」功能今年晚些时候将首先登陆 iPhone、iPad 和 Mac 设备，而包括 HomePod 智能音箱、Apple Watch 手表和 Vision Pro 头显等产品将暂时无缘这个功能，其中也包括备受关注的新版 Siri 语音助手。
现据彭博社记者马克・古尔曼 （Mark Gurman） 透露，苹果首款搭载 Apple Intelligence 功能的智能家居设备将是一款全新的桌面机器人。
古尔曼表示，期待在现有苹果智能家居设备上使用 Apple Intelligence 功能的用户可能要失望了，他们需要等待苹果推出 AI 驱动的桌面机器人产品。早在今年 4 月，古尔曼就首次曝光了苹果的机器人项目，其中桌面机器人是开发进度最快的项目之一，但仍处于早期阶段。（@IT 之家）
02 有态度的观点
1、红杉美国合伙人：AI 不会取代软件，而是带来新的商业模式和机会
AI 技术正处于转折点，将创造新商业模式和机会，特别是在服务行业，如法律和会计等领域，这些行业的文本处理工作流程非常适合 AI 技术应用。稳定的基础 AI 模型对整个 AI 生态系统发展至关重要，这种稳定性支持企业更有效地预测和构建应用程序，推动工程化优化和认知架构设计。尽管 AI 将带来新的服务模式，人际关系和实际执行任务将继续依赖人工，不会被 AI 完全取代。（@有新 Newin）
2、Anthropic 首席执行官：未来三年内，AI 大模型训练成本将上升至百亿甚至千亿美元
7 月 8 日消息，据外媒报道，AI 初创公司 Anthropic 的首席执行官 Dario Amodei 近期接受播客节目采访时表示，目前像 GPT-4o 这样的模型训练成本约为 1 亿美元，而目前正在开发的 AI 大模型训练成本可能高达 10 亿美元（约 72.94 亿元人民币）。当然，10 亿美元还不是「终点」。Dario Amodei 作出预测，未来三年内，AI 大模型的训练成本将上升至 100 亿美元甚至 1000 亿美元（约 7294.28 亿元人民币）。Dario Amodei 还谈到了对通用人工智能（AGI）的看法：AGI「不会突然实现」，而是一个渐进的发展过程。新的模型建立在过去的模型的发展之上，就像人类孩童不断学习新知识。
报道称，若 AI 模型算力每年增长 10 倍，那么也可以据此推测训练模型所需的硬件也至少强大 10 倍。因此，硬件很可能是训练 AI 模型中最大的成本驱动因素。早在 2023 年，ChatGPT 就需要超过 30000 个 GPU，而 OpenAI 首席执行官阿尔特曼也曾证实，训练 GPT-4 的成本为 1 亿美元。（@凤凰科技）
写在最后：
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