07月28日AI快讯 | Meta与Google争夺智能眼镜市场，EssilorLuxottica成关键合作伙伴。

• [1] Meta与Google争夺智能眼镜市场，EssilorLuxottica成关键合作伙伴
• [2] MLP与KAN在不同任务中的性能比较及其局限性
• [3] GPT-4o模型发布推迟原因及RTC技术在AI实时音视频对话中的应用
• [4] 生成式AI引发全球芯片投资热潮
• [5] Unity中国总裁张俊波：AI技术不会替代游戏创作者，将助力降本增效
• [6] Perplexity的成功之道：AI优先策略与灵活组织模式
• [7] AI模型崩溃：合成数据的挑战与解决方案
• [8] Meta和Mistral AI发布新模型，ChatGPT-4o多语言解码表现最佳
• [9] 智谱 AI 推出清影（Ying）AI 生成视频模型
• [10] 2024年巴黎奥运会：科技与创新的盛宴

1. Meta计划投资数十亿美元收购EssilorLuxottica约5%的股份，以加强其在智能眼镜市场的地位。EssilorLuxottica是全球最大的镜片和眼镜制造商，旗下拥有雷朋等知名品牌。

2. Google也在与EssilorLuxottica接洽，希望将其Gemini AI助手纳入未来的智能眼镜中。这可能会促使Meta加快投资步伐，以避免被排除在合作之外。

3. EssilorLuxottica凭借其成熟的销售渠道和品牌价值，成为科技公司青睐的合作对象。智能眼镜市场竞争激烈，未来有望迎来更多创新和变革。

1. 新加坡国立大学的研究者对MLP和KAN在不同领域任务中的表现进行了全面比较，发现KAN仅在符号公式表示任务中优于MLP。

2. KAN的优势主要源于其使用的B样条激活函数，但在计算机视觉、音频和文本任务中，MLP表现更佳。

3. 研究表明，激活函数的差异是导致KAN和MLP在不同任务上表现不同的主要原因，MLP在大多数任务中仍是更好的选择。

1. OpenAI的GPT-4o模型在发布会上展示了出色的实时音视频对话能力，但由于法律纠纷、安全问题和技术挑战，至今未公开发布。法律纠纷涉及语音音色版权，安全问题需防止诈骗，技术挑战包括低延迟、多设备适配等。

2. 发布会演示效果虽好，但存在固定网络、设备和物理环境的限制，视频通话延迟明显。室外场景的网络信号不稳定和噪音问题影响AI表现，多设备适配仍是挑战，低端机型体验待验证。

3. RTC技术对低延迟和多设备适配至关重要，涉及多个环节的优化。OpenAI与LiveKit合作解决RTC问题，国内AI公司也在研发多模态大模型和AI实时音视频对话应用。声网通过全球数据中心布局、智能路由和弱网优化提升RTC技术，推动AI与RTC结合的端云模式。

1. 全球芯片行业因生成式AI技术的发展迎来投资热潮，台积电、英特尔、三星等大厂纷纷扩大资本支出，以应对市场竞争。

2. 台积电计划在2024年和2025年大幅增加资本支出，主要用于先进工艺技术和2纳米工艺的量产需求，反映出AI相关需求的持续增长。

3. 高带宽存储器领域和先进封装市场也吸引大量投资，SK海力士、三星、美光等厂商积极布局，预计到2030年先进封装市场规模将翻一番。

1. Unity中国总裁张俊波在ChinaJoy期间表示，生成式AI技术不会彻底替代游戏创作者，但能提高生产效率和降低成本，释放创意，让玩家拥有更多选择。

2. Unity在中国拥有350万注册用户，全球一半以上的游戏基于Unity引擎开发。Unity中国发布了全新Unity 6预览版，搭载AI工具Muse和Sentis，显著降低游戏开发成本。

3. Unity中国成立合资企业，引入阿里巴巴等战略投资者，2023财年大中华区收入达25.45万美元。Unity中国推出支持本土开发者的服务，简化发行过程，助力中小游戏团队。

1. Perplexity是一家AI搜索公司，成立不到两年，用户数迅速增长至数千万，年经常性收入超过2000万美元，估值超过10亿美元，完成了6300万美元的融资。

2. 公司成功的关键在于AI优先策略、小团队运行、技术产品管理、灵活的产品开发、去中心化的决策过程以及对灵活性和主动性人才的重视。

3. Perplexity通过共享指南和流程来并行化项目，采用季度计划保持产品路线图的稳定性和灵活性，鼓励团队成员承担产品经理职责，快速迭代产品，实现了快速增长和高估值。

1. 牛津、剑桥等机构的研究指出，AI训练中不加区分使用合成数据会导致模型崩溃，这一现象被称为AI的“近亲繁殖”问题。

2. 学者们认为，数据质量是关键，低质量数据无论是人工还是合成都会影响结果。研究方法不当也可能是问题所在。

3. 解决方案包括混合数据、结合真实数据和专家参与等。通过“排序-修剪反馈”方法和积累多代数据，可以防止模型崩溃。

1. Meta和Mistral AI发布了Llama 3.1 405B和Mistral Large2两款大型AI模型，分别支持多种人类语言和编程语言。作者通过Base64编码和解码测试了这些模型的多语言处理能力。

2. 测试分为两轮，分别进行英文和中文解码。结果显示，ChatGPT-4o在多语言和编程语言解码方面表现最佳，尤其在中文解码中表现突出。

3. 测试结果揭示了大型AI模型在多语言处理上的不平衡，英文解码普遍准确，而中文解码准确度较低。编码和解码是信息传输的关键步骤，AI模型在这方面仍需改进。

1. 智谱 AI 推出清影（Ying）模型，用户可通过文本提示生成不同风格的视频片段，并支持图片生成视频，提供多种创作新玩法。

2. 清影（Ying）基于 CogVideoX 模型，融合文本、时间和空间维度，采用 DiT 架构和 3D VAE 技术，提升推理速度和内容连贯性。

3. 清影（Ying）API 已上线大模型开放平台，用户可免费体验，后续提供付费高速通道。研发得到北京市和合作伙伴的大力支持。

1. 2024年巴黎奥运会以其创新和科技元素备受瞩目，开幕式在塞纳河上举行，吸引了全球超过10亿人次观看，展示了法国的风采。

2. 奥运会引入了人工智能议程，涵盖能源管理、场馆规划、直播转播和运动员支持等多个方面，展示了科技在体育赛事中的广泛应用。

3. AI技术的应用引发了隐私和数据保护的讨论，法国颁布法律框架支持奥运会，但需在创新和合规之间找到平衡。

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