AI日报：快手上线可灵网页端并开源可图Kolors；达摩院AI视频平台“寻光”炸场；月之暗面推Kimi浏览器插件

相信很多大家对AI日报：快手上线可灵网页端并开源可图Kolors；达摩院AI视频平台“寻光”炸场；月之暗面推Kimi浏览器插件还不知道吧，今天菲菲就带你们一起去了解一下~.~！

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1、可灵AI又放大招：上线Web端，增加首尾帧控制、运镜控制等功能

可灵AI最近发布了重磅新功能，包括Web端上线、画质提升、首尾帧和镜头控制功能加入，文生视频时长延长至10秒。更新内容涵盖基础模型升级、首尾帧控制、镜头控制、文生视频时长增加、图生视频功能增强和Web端上线。可灵AI能生成高清视频，支持1080p分辨率，提供个性化视频控制选项，让用户创作更丰富多彩的内容。网页端服务免费上线，未来还将支持语音唇形同步等功能。

2、快手开源图像生成模型可图Kolors

快手今天放出了一项重磅消息，开源了自家的图像生成模型“可图 Kolors”，这一模型经过数十亿的文本图像对训练，搭载了通用语言模型（GLM）作为文本编码器，支持中英双语提示词，具有长文本处理能力和海量数据训练。可图 Kolors 还特别优化了中国文化元素，支持中文文字生成，展现出强大的技术支撑和文化传承。

3、快手推出AIGC微短剧《山海奇镜之劈波斩浪》

快手推出国内首部AIGC原创奇幻微短剧《山海奇镜之劈波斩浪》，结合传统魅力与现代科技，为观众带来震撼的观看体验。通过大模型技术支持，呈现升级后的视觉效果，推动微短剧行业发展，引领“AIGC+微短剧”新潮流。

4、月之暗面推出 Kimi 浏览器插件 支持点问笔、总结器等功能

Moonshot AI推出的Kimi浏览器插件为用户提供了点问笔和总结器两大功能，优化了用户在网页和应用中的体验。插件支持全局浮窗和侧边栏模式，方便用户在写作时进行持续对话和搜索。同时，Kimi还进行了体验优化，包括支持PDF文件打开、搜索引用溯源、内容复制等功能。双端同步更新还增加了计算器和问题推荐功能。

5、达摩院“寻光”炸场！可控编辑，轻松搞定AI视频工作流

AI视频创作领域迎来了一场革命性的变革，阿里达摩院推出的"寻光"平台在WAIC上震撼亮相，为创作者提供一站式AI视频创作解决方案，极大提高创作效率，重塑视频创作工作流。

6、书⽣·浦语2.5——InternLM2.5-7B模型宣布开源

2024年7月3日，上海人工智能实验室与商汤科技联合香港中文大学和复旦大学正式发布新一代大语言模型InternLM2.5-7B。该模型在推理能力、长文本支持和自主规划与工具调用方面有显著提升。

7、阿里通义音频生成大模型 FunAudioLLM 开源 支持情绪语音对话、有声读物等场景

阿里通义实验室最近开源了名为FunAudioLLM的音频生成大模型项目，旨在提升人类与大型语言模型（LLMs）间的自然语音交互体验。该项目包括两个核心模型: SenseVoice和CosyVoice，分别致力于语音生成和语音识别。FunAudioLLM支持多种人机交互应用场景，如多语言翻译、情绪语音对话、互动播客和有声读物等。

8、清华大学开源CodeGeeX4-ALL-9B：多语言代码生成模型 超越主要竞争对手

清华大学知识工程组和数据挖掘团队推出的CodeGeeX4-ALL-9B标志着代码生成模型发展的里程碑，具有无与伦比的性能、全面的功能和用户友好的集成，将推动软件开发的效率和创新。

9、反AI图像盗窃工具Glaze需求量剧增 吸引大批艺术家

Glaze工具应运而生，旨在保护艺术家的风格不被AI图像生成器抄袭。随着Meta计划利用用户数据进行AI训练，Glaze需求量急剧上升。然而，安全研究人员发现了绕过Glaze保护的方法，引发了对其有效性的质疑。

10、科幻照进现实？Open-TeleVision支持远程操控机器人

这篇文章介绍了加州大学圣地亚哥分校和麻省理工学院研究员们开发的Open-TeleVision项目，该项目实现了远程操控机器人的高科技场景，让人仿佛置身于电影《阿凡达》中。系统支持多种设备，提供沉浸式体验，通过VR头显实现隔空操控，极大地提升了操作的便捷性和真实感。

11、中国AI论文数量全球第一，清华成论文发表热门之地

中国在全球人工智能研究领域以惊人速度崛起，论文数量占全球总量25%，位居世界第一，展现出在AI科技人才素质和技术创新能力上的重大突破。学术机构如中国科学院和清华大学超越世界顶尖学府，企业如谷歌、微软、腾讯、阿里巴巴在AI研究领域贡献突出，彰显中国AI研究的多元化和活力。

12、AI 模型训练成本暴涨，2027 年或达 1000 亿美元！

据Anthropic首席执行官表示，当前AI模型训练成本高达10亿美元，未来三年有可能上升到100亿美元甚至1000亿美元。这一预测引发了人们对AI泡沫是否即将破裂的担忧。硬件和能源消耗成为训练成本的主要驱动因素，随着AI模型的发展，这两方面的支出将急剧增加。人力资源、数据采集和运行维护等方面也将耗费大量成本，如果这些问题不得到解决，2027年的AI训练成本有可能达到1000亿美元。

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