在2024年美国总统大选后，网络上关于公共健康、气候变化和移民等话题的虚假信息激增，而生成式AI的出现使这一问题更加严重。挪威初创公司Factiverse致力于用AI技术应对这一挑战。该公司在2020年成立，专注开发实时文本、视频和音频的事实核查工具，已筹集约145万美元的种子资金，并与挪威一家大银行和多家媒体合作。
Factiverse的模型基于信息检索技术，而非大型语言模型（LLM）。公司CEO兼联合创始人玛丽亚·阿米莉表示，模型使用高质量数据训练，避免了生成式AI“垃圾数据”的弊端，可实时核查信息来源的可靠性。
Factiverse目前能以80%的准确率识别114种语言中的事实核查需求，超越GPT-4等大模型的表现。在2024年美国总统辩论期间，Factiverse提供了实时新闻核查服务，获得多家媒体采用。
未来，公司计划在2025年寻求种子轮融资，并继续扩展客户群，专注于全球范围内建立信任与可信度的技术解决方案。
在加州圣卡洛斯的Robust AI总部，Carter Pro机器人展示了如何在人类和自动化设备协作的环境中安全运作。
这款轮式机器人能够与人类直接互动。当人类对其施加力时，Carter会感知并调整，这种设计有助于提高工业机器人的部署灵活性和安全性。此外，其橙色手柄允许单手控制，为复杂操作场景提供了解决方案。
Carter的核心设计理念源于Robust AI联合创始人Rodney Brooks的经验，他曾创建专注于人机交互的Rethink Robotics。与以往工业机器人被隔离在安全笼中的做法不同，Carter强调人与机器的紧密协作，并且确保在共享工作空间中的安全性。
技术上，Carter摒弃了传统的激光雷达，转而使用摄像头，这不仅降低了成本，还更适合仓库环境的应用。目前，多家合作伙伴已经测试了该系统的早期版本。物流巨头DHL成为首个公开宣布合作的大客户，但Robust AI也明确表示致力于构建多元化客户群，以规避单一依赖带来的风险，并确保企业的长期发展。
量化是让AI模型更高效的常用技术之一，但其局限性正逐渐显现。量化可以通过减少计算机信息所需的比特数来降低计算成本。但最近的研究表明，对于用大量数据长期训练的大模型，量化可能导致性能显著下降。
哈佛大学等机构的研究发现，与其对大模型进行量化，不如直接训练小模型，这可能更具成本效益。例如，Meta的Llama 3模型在量化后表现下降，部分原因可能就与训练方式有关。
目前，AI推理成本已超过训练成本。谷歌训练其Gemini模型耗资约1.91亿美元，但用于搜索查询的推理成本每年可能花费60亿美元。尽管如此，AI实验室仍偏爱通过扩大训练数据规模来提升模型能力。
研究表明，过度依赖低精度量化可能导致模型质量下降。研究人员强调，降低精度并非万能解，模型有其容量限制，量化需谨慎权衡。未来或需采用新架构和数据精筛策略来优化小模型的性能，同时开发更稳定的低精度训练方法。
谷歌最新实验性AI模型“Gemini-Exp-1114”在Chatbot Arena排行榜上取得关键胜利，以1344分超过OpenAI的GPT-4o。然而，业界专家警告，传统评测方法可能无法有效衡量AI的真正能力。
效果显示，Gemini-Exp-1114在数学、创意写作和视觉理解等关键领域表现出色，但在控制回复格式和长度等其他因素后，排名降至第四。这一结果揭示了评测方法存在的局限性，即模型可能通过优化表面特征获得高分，而非实际提升推理或可靠性能力。
此外，Gemini-Exp-1114的安全问题也引发担忧。在发布前的版本中，Gemini-Exp-1114曾生成有害内容，引发用户强烈批评。这种表现与其高分形成鲜明对比，凸显出企业追求更高分数的同时，可能忽视了安全性和实用性等核心问题。
专家呼吁采用新的评估框架，优先关注实际表现和安全性，而非抽象的数值成绩，AI进步需要重新审视评测标准以实现真正的突破。
Reforged Labs今日宣布，其全新AI视频广告创作服务正式进入公开测试阶段。该平台专为移动游戏工作室设计，通过AI简化广告制作流程，特别适合预算和时间有限的小型团队。
服务基于Reforged的AI创意引擎，训练数据来自高效能移动广告，提供广告模板“商店”。游戏开发者可选择模板并上传游戏素材，如玩法视频，由AI自动生成符合模板的广告。此外，平台还支持动画、音效、语音生成，以及30多种语言的本地化，仅需24小时即可制作完成广告。
Reforged在种子轮融资中就筹集了390万美元，由DCM领投，Y Combinator等多家机构参与。CEO兼联合创始人Robert Huynh表示，该服务通过学习广告市场中高效能创意，生成模板供开发者选择，为小型团队节省了数周的开发时间。
Huynh强调，Reforged的研究和训练主要针对于移动游戏广告，助力小型独立工作室通过高效、个性化广告在竞争激烈的市场中脱颖而出。
