与传统的互联网搜索一样，AI搜索产品到底要不要广告是一个非常重要的商业决断。OpenAI的ChatGPT搜索选择了不带广告的形式，而Perplexity却正试图引入广告创意。
最新消息显示：AI搜索引擎Perplexity宣布本周起在平台试验广告，最初将在美国上线。这些广告将以“推荐问题”的形式展示，比如“如何利用LinkedIn提升求职效果？”，同时，广告将被放置在用户搜索答案的旁边并标注为“赞助”。首批合作品牌包括Indeed、Whole Foods等。Perplexity表示，广告收入将用于支持其内容合作伙伴，以弥补订阅收入不足的问题，确保平台的可持续性发展。
Perplexity强调广告不会影响答案的准确性和客观性，广告内容将由其AI生成，不会由赞助品牌编辑，广告商也无法访问用户的个人信息。据了解，Perplexity将其广告定位为Google的“高端”替代品，瞄准高学历和高收入的受众，但分析师对其广告规模和精准度表示质疑。
Perplexity此前曾因被指控抄袭，面临来自道琼斯和《纽约邮报》的法律诉讼，许多新闻网站也提出类似指控。Perplexity声称已改进来源引用方式，并扩大与出版商的分成计划。目前，该平台每周处理1亿次搜索查询，并计划通过广告提高营收，同时正在筹集5亿美元资金，估值达90亿美元。
用AI锻造融媒体，会诞生怎样的商业模式以及新闻呈现方式？一家由两位前推特工程师创立的AI新闻阅读应用Particle目前受到了用户和投资人的关注，并获得总计1530万美元融资。
Particle希望用AI帮助用户更好地理解新闻，比如通过AI提供多样的新闻呈现方式，不仅进行简要概述，还支持切换“简化解说”模式、双语阅读、音频摘要等。
Particle强调与出版商合作，通过其AI摘要下方的链接为新闻源提供流量。目前，已与路透社、AFP和《财富》等媒体合作。用户可点击大的链接图标直接跳转至新闻网站，并查看记者头像及其他作品，提升阅读体验。
Particle还配备独特的“对立观点”功能，以打破信息过滤偏见，展示不同政治倾向的报道。此外，内置AI聊天助手让用户可以提问并快速获取答案，通过查询网络信息并验证支持材料来确保准确性。未来，公司计划使用人类编辑协助管理AI内容。该应用目前在iOS免费提供下载。
据了解，这两位前推特工程师分别是前产品管理高级总监Sara Beykpour和前高级工程师Marcel Molina。
在AI应用方面，儿童市场不容小觑。
Magic Story，一家利用AI打造个性化儿童冒险故事的媒体平台，正式推出其定制书籍和订阅服务。该平台为儿童提供个性化的书籍、动画视频、数字故事和音乐，让孩子们成为自己故事中的英雄。
Magic Story由动画电影行业专家Erik Ober和Alex Hawkins创立，融合了他们在技术和心理学方面的专长。该平台提供六大主题的24个故事，注重学习与成长，可购买纸质书籍或通过iOS和Android应用程序观看。订阅服务Magic Story Plus还包含数字图书、音乐库、每月一本定制故事、头像创建等功能。
Magic Story每月订阅费为15美元。该公司获得Point72 Ventures和The House Fund的400万美元种子轮融资。
用文字就能生成个性化表情，这个功能你期待了多久？
苹果最新的iOS 18.2、iPadOS 18.2和macOS Sequoia 15.2公测版现已上线，其中备受期待的AI生成表情功能“Genmoji”首次向部分用户开放。该功能最初在2024年WWDC上亮相，允许用户通过文字描述生成个性化的表情，例如“穿西装打领带的树懒”，或通过照片生成个性化的表情。Genmoji不仅能在信息应用中使用，还能添加到贴纸和Tapbacks中，也可以作为消息效果进行互动。
使用Genmoji时，用户需先启用Apple Intelligence功能。在信息应用中打开表情符号键盘，在搜索栏输入描述并选择“创建新表情”，几秒钟后AI即可生成多个版本的表情。用户可以选择喜欢的表情并点击“添加”以永久保存。此外，长按他人发送的Genmoji还能查看并保存生成的表情。
目前，Genmoji仅向iOS 18.2公测版用户开放，且可能需要排队等待访问。预计该功能将于12月初正式推出，但中国和欧盟因法规限制暂不支持。此外，Genmoji当前仅支持美国英语，预计2024年末扩展到澳大利亚、新西兰、加拿大等地区，2025年增加多种语言支持。
随着AI芯片需求增加，各大云服务商纷纷推出自家AI芯片，其中有Google的Trillium和微软的Maia，而亚马逊的AWS则已推出Trainium、Inferentia和Graviton芯片。为推广Trainium，AWS推出了一项名为“Build on Trainium”的研究资助计划。
该计划将向AI研究机构、科学家和学生提供总额达1.1亿美元的资助，最高可提供1100万美元的Trainium云计算资源。AWS还将建立一个包含4万颗Trainium芯片的“研究集群”，供研究团队和学生使用。此外，参与者还可获得相关的教育资源和支持项目。
AWS称，许多学术机构缺乏足够的资源来支持AI研究。通过“Build on Trainium”，AWS希望推动生成式AI应用、库和优化技术的发展。然而，也有学者质疑企业资助的研究倾向于商业应用，可能限制对AI伦理等议题的关注。
AWS表示，受资助的研究需公开成果，并开放源代码。虽然该计划为学术界提供了更多资源，但学界与企业在AI研究资源方面的差距仍然明显，未来能否弥合这一差距尚不确定。
