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算力都去哪儿了？这个 Seedance 2.0 生成的梗视频给出了答案
有人用Seedance 2.0将Anakin and Padmé梗做成AI视频讽刺AI行业。视频对话暗示算力用途与宣称不符，最后几秒AI将帕德梅形象处理成擦边画风，揭示算力真实去向。
写在GPT-5风波之后：为什么AI的智商和情商不可兼得？
GPT - 5风波后，作者好奇其变可靠后情商下降的原因。论文实验表明，把AI教得会安慰人，其犯错率大幅上升、更易谄媚。AI和人类都存在智商与情商的矛盾，这源于最终目标不同。
AI视频运镜玄学已破！告别无限抽卡，3D预演台直接封神
用AI做视频常遇运镜、人物走位等问题，因文生视频系统缺空间锚定能力。updream在8月17日上线「预演台」功能，通过传参考图自动生成3D白模场景，实测显示其显著减少「抽卡」次数。
AI 会取代人类思考吗？我们为什么仍要亲手写作和编程
文章探讨AI是否会取代人类思考，指出不能过度依赖AI，如写作和编程应亲力亲为。还给出使用AI的指南，引用多方观点说明人类在创作、决策等方面的价值，以及学习编程和掌控AI的重要性。
当设计师和PM都开始写代码，产品构建方式又要变天了？
Notion 产品负责人 Max Schoening 与主持人探讨 AI 对软件构建和使用方式的影响。他认为成功产品有强大核心，鼓励设计师和 PM 用代码思考，还谈到岗位融合、可塑性软件、SaaS 趋势等话题。
Transformer学不会多位数乘法？MIT和哈佛的研究指出了一个简单漏洞
MIT、哈佛和谷歌DeepMind团队实验发现，Transformer做4位数乘法有软肋。用‘隐式思维链’（ICoT）训练的模型准确率达100%，传统方法仅1%。研究揭示了问题根源，还给出修复方案，但也引发诸多质疑。
快手高欢深度解读：多模态理解如何成为AIGC视频生成的“幕后功臣”？
2024 年 AIGC 爆发，多模态理解技术支撑 AIGC 原生应用。快手高欢在 AICon 大会分享多模态理解在 AIGC 场景应用，介绍主流 AIGC 产品形态，探讨其背后多模态理解方法、提升能力途径及赋能 AIGC 的方向。
李飞飞又被超越了？百万「普通视频」打造通用4D世界模型！
全行业为昂贵多视角数据发愁时，中科院和CreateAI推出NeoVerse，用百万单目视频打开4D世界模型大门。它抛弃多视角数据和离线预处理，解决扩展性瓶颈，在重建速度、生成质量等方面表现出色，有丰富下游应用。
SeeDance 2.5：AI 一次能出 30 秒视频，被重新定价的是这几层人
7 月初，字节在火山引擎 FORCE 大会上放出 SeeDance 2.5，它能一次性生成 30 秒完整成片。文章详述其能力，提出视频生成的不可能三角判断框架，还分析它会重新定价产业链上多个环节，改写产出随机性。
还在为AI数据发愁？张文涛和鄂维南院士团队推出Data-centric AI系统
近年来大模型发展由科技公司主导，其数据资源不公开，学术界构建优化数据难。张文涛和鄂维南院士团队推出DataFlow系统，可实现数据治理，有算子和流水线，支持文本模态，多模态版待推出。