Netflix斥資5.87億美元收購了班艾佛列克的AI電影製作新創公司 ↗
Netflix宣布以5.87億美元現金收購人工智慧電影製作新創公司InterPositive，該公司由班艾佛列克共同創立。 InterPositive的工具可以解決後製中鏡頭缺失、背景替換和光線錯誤等問題。.
這家新創公司的團隊將加入 Netflix，而阿福將擔任高級顧問。 Netflix 已有約 300 部影片運用了生成式人工智慧技術——所以，是的，這項技術早已超越了實驗性質。.
台積電預計，隨著其加大在亞利桑那州的投資，未來幾年人工智慧晶片的需求將保持強勁。 ↗
台積電將追加1000億美元用於其在亞利桑那州的擴建項目，使其在該地區的總投資額達到2650億美元。其位於亞利桑那州的首家晶圓廠的良率已與該公司位於台灣的旗艦工廠的良率相當。.
計劃興建更多晶圓廠、先進封裝設施及一個研發中心。或許不出所料，棘手的問題在於如何找到足夠的建築工人和基礎設施來建造圍繞晶片的龐大晶片製造廠。.
非營利組織 Current AI 正在競相建構一個完全免費、面向所有人的人工智慧萬維網。 ↗
Current AI 致力於建立開放、公開的 AI 基礎設施，而不是將所有主要係統都留在私人公司內部。其 Suno Sutra 設備支援 22 種印度語言的離線 AI 運行，無需網路連接。.
這家非營利組織已獲得 4 億美元的承諾資金，並正在支持非洲、黎巴嫩和巴西亞馬遜地區由社區控制的人工智慧計畫。雄心勃勃？的確如此……但早期的網路也曾經像個搖搖欲墜的花園小屋。.
研究人員警告：隱藏提示可能會在人工智慧代理中植入虛假記憶。 ↗
研究人員演示了 GhostWriter 攻擊，該攻擊能夠悄無聲息地將惡意指令植入人工智慧體的長期記憶中。測試結果顯示，注入成功率約為 98%，植入的指令約有 60% 的機率被啟動。.
被植入惡意程式的智慧體可能會在使用者不知情的情況下轉送敏感郵件或執行預設操作。建議的AM-Sentry防禦系統會對儲存和檢索的內容進行篩選——本質上就像一個守衛，保護人工智慧的記憶。.
口袋大小的人工智慧：功能強大的手機在中國展會上大放異彩 ↗
努比亞、榮耀和 StepFun 展示了以人工智慧代理為核心的智慧型手機，這些智慧型手機可以使用語音命令訂餐、比較價格、預訂服務以及在應用程式上完成任務。.
然而，主流平台已經限制部分代理商訪問其應用程序，尤其是在支付方面。技術或許已經成熟，但商業政治尚未跟上——不知何故，應用程式已經變成了帶有情感色彩的收費站。.
英國財務長對人工智慧的前景越來越樂觀 ↗
德勤的一項調查發現，73% 的財務主管對人工智慧能夠改善企業績效持樂觀態度，高於先前的 59% 和 39%。.
對地緣政治和能源中斷的擔憂有所緩解，但生產力、競爭力和成本控制仍然是揮之不去的擔憂。樂觀是肯定的，但完全無憂無慮則不然。.
為什麼DeepMind執行長呼籲美國主導前沿人工智慧測試 ↗
谷歌DeepMind執行長德米斯·哈薩比斯呼籲美國主導成立一個監管機構，對前沿人工智慧模型進行評估。他警告說，不斷發展的系統可能會加劇網路安全威脅，並最終造成核生化或控制方面的風險。.
哈薩比斯也認為，人工智慧可以創造巨大的財富，並幫助解決人類面臨的最大難題。災難與繁榮似乎同時存在於同一個情境中……這種矛盾如今構成了通用人工智慧（AGI）辯論的核心。.
常問問題
Netflix 將如何使用 InterPositive 的人工智慧電影製作工具？
InterPositive 的工具可以幫助製作團隊在後製中填補缺失的鏡頭、替換背景併校正光線。 Netflix 將把這家新創公司的團隊納入麾下，而共同創辦人本·阿弗萊克將擔任高級顧問。此次收購表明，生成式人工智慧正在成為標準工作室工作流程的一部分，而不再只是一項實驗性技術。.
台積電為何加大對亞利桑那州人工智慧晶片生產的投資？
台積電預計未來幾年人工智慧晶片需求將持續強勁，並為此擴大了其在亞利桑那州的業務。其計劃包括增建晶圓廠、先進封裝設施和一個研發中心。亞利桑那州的首座晶圓廠的良率已與台積電在台灣的領先工廠相媲美，但建設勞動力和基礎設施仍然是實際面臨的挑戰。.
Current AI 試圖建構什麼？
Current AI 致力於創建開放、公開的 AI 基礎設施，使其不完全由大型私人公司控制。其計畫包括一款支援 22 種印度語言的離線設備，以及在多個地區開展的社區主導計畫。其更廣泛的目標是讓服務不足的社區更容易獲得 AI 工具、運算資源和治理服務。.
隱藏的提示如何影響人工智慧體的記憶？
隱藏的提示可以在使用者不知情的情況下，將惡意指令植入人工智慧代理的長期記憶中。這些指令可能會在之後激活，導致代理轉發敏感資訊或執行預定操作。一種常見的防禦措施是在資訊進入記憶以及代理檢索資訊時都進行檢查和過濾。.
為什麼前沿人工智慧的測試和監管變得越來越重要？
據德米斯·哈薩比斯等行業領袖稱，功能更強大的人工智慧系統可能會帶來更大的網路安全、生物安全和控制風險。一種因應方案是成立一個由美國主導的獨立機構，在部署前或部署過程中對前沿模型進行評估。支持者認為，結構化的測試可以在降低嚴重風險的同時，保護人工智慧的經濟和科學潛力。.