随着 AI 大模型厂商在盈利道路上的探索，英伟达通过出售算力成功登顶全球市值第一公司，凸显出在技术热潮中，提供基础设施的企业往往能获得巨大利润。然而，训练这些大模型不仅需要强大的计算能力，还需要海量的数据支持。内容平台如 Reddit 和 X 等开始涉足数据交易，但随着数据需求的增长，正常渠道已难以满足。

　　近期，TollBit 公司警告称，多家 AI 公司正在绕过 Robots 协议，抓取受限内容用于训练 AI 系统。《Wired》杂志也报道了 AI 搜索公司 Perplexity 绕过 Robots 协议的行为。从 OpenAI 使用 YouTube 视频训练模型，到谷歌修改用户协议获取数据，AI 行业似乎普遍存在“偷数据”的现象。Robots 协议，一个简单的文本文件，原本用于告诉网络爬虫哪些网站内容可以抓取，哪些不可以。尽管它没有法律强制力，但在过去三十年里已成为网站和搜索引擎共同遵守的规则。然而，随着 AI 厂商对数据的渴求，这一规则正面临挑战。

　　硅纪元视角 ·AI 厂商绕过 Robots 协议的行为，反映了互联网秩序的“礼乐崩坏”。互联网精神强调开放、平等、协作和分享，但随着流量红利的枯竭和存量竞争的加剧，AI 厂商为了获取更多数据训练更强的模型，不惜打破规则。这种行为不仅损害了数据拥有者的利益，也对互联网的健康发展构成了威胁。未来，如何在保护数据权益和促进技术创新之间找到平衡，将是 AI 行业面临的重要课题。

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　　二、新加坡国立大学突破 AI 视频生成速度瓶颈：PAB 技术实现实时输出

　　新加坡国立大学尤洋团队提出了名为 Pyramid Attention Broadcast（PAB）的实时 AI 视频生成技术，该技术基于 DiT 模型，通过减少冗余注意力计算，实现了高达 21.6 FPS 的帧率和 10.6 倍的速度提升星空体育手机版。PAB 技术适用于包括 Open-Sora、Open-Sora-Plan 和 Latte 在内的多种 DiT 视频生成模型，且无需额外训练。研究揭示了视频扩散 transformer 中注意力机制的 U 形模式特点，并提出了金字塔式注意力广播方法，通过在稳定阶段广播注意力输出，显著降低计算成本。此外，PAB 还改进了动态序列并行（DSP），减少了通信开销，实现了更高效的分布式推理。在 8 块英伟达 H100 GPU 上，PAB 实现了 10.6 倍的加速，且与 GPU 数量呈近线性扩展。定性和定量评估结果均表明，PAB 在不同 GPU 数量下均能实现显著的 FPS 提升，且视频质量损失可忽略不计。

　　硅纪元视角 ·PAB 技术的提出，为 AI 视频生成领域带来了革命性的突破。实时视频生成能力的提升，将极大地拓展 AI 在影视制作、虚拟现实、游戏开发等众多领域的应用前景。无需额外训练的特性，降低了技术门槛，使得更多团队和个人能够便捷地利用 AI 进行视频创作。同时，PAB 技术在减少计算资源消耗、降低通信开销方面的优化，也为 AI 视频生成的大规模部署和商业化应用奠定了基础。这一技术的问世，预示着 AI 视频生成正朝着更高效、更智能、更易用的方向发展，未来有望催生更多创新应用和产业变革。

　　百度于 2024 年 6 月 28 日在 WAVE SUMMIT 大会上发布了智能代码助手文心快码（Baidu Comate），该产品基于文心大模型，结合百度的编程数据和开源数据，具备代码智能生成、修改和优化的能力。文心快码已在百度内部得到广泛应用，80%的工程师使用，代码采用率达 44%。产品具有三大优势：深入理解研发知识、全面把握研发流程、精准把握行业客户需求。提供标准版、专业版、企业版和企业专有版，支持私有化和混合云部署，兼容多种主流 IDE 和 100+编程语言。百度承诺保护用户代码隐私，不用于存储、分析等，确保数据安全。

　　硅纪元视角 ·文心快码的推出是 AI 技术在提升编程效率和质量方面的重要里程碑。它不仅能够减轻开发者的工作负担，提高开发速度和质量，还能够通过智能化推荐和代码优化，推动编程实践向更高效、更安全的方向发展。此外，文心快码对用户隐私的严格保护，体现了 AI 技术在尊重和保障用户权益方面的责任感和前瞻性。随着 AI 技术的不断进步和应用，我们有理由相信，文心快码将为编程领域带来革命性的变化，开启智能编程的新篇章。

　　硅纪元视角 ·Open Sora 的开源实现标志着 AI 视频生成技术的重大进步，利用高性能的 RTX 3090 显卡，为创作者提供了新的工具。这一技术的进步不仅展示了 AI 在视频内容创作领域的潜力，也预示着未来 AI 可能在更多媒体和娱乐领域扮演关键角色。此外，这种技术的普及可能会降低内容创作的门槛，使得更多个人和小型团队能够参与到高质量视频的制作中。这对于推动 AI 技术的民主化和创新有着重要意义。

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　　AI初创公司Adept将其技术授权给亚马逊，并有多位联合创始人及团队成员加入亚马逊。Adept将继续运营，由工程负责人Zach Brock接任CEO，专注于代理AI解决方案。Adept曾以创建能通过自然语言执行软件任务的AI模型为目标，尽管面临产品上市挑战，但成功吸引了包括Nvidia在内的投资者，筹集了超过4.15亿美元资金。

　　AI应用视角 ·亚马逊吸纳Adept团队是其在生成式AI领域战略布局的一部分。David Luan将在Rohit Prasad的领导下工作，后者负责构建大型语言模型的新AGI团队。这一举措预示着亚马逊在自动化软件工作流程方面的AI应用将得到加速发展。AI代理技术的发展不仅能够提升效率，还可能引领新的企业服务模式，推动行业创新。同时，这也体现了大型科技公司在AI领域的人才和技术竞争，以及对未来技术趋势的预判和投资。Adept的案例展示了AI技术商业化过程中的挑战与机遇，并为观察AI技术如何塑造行业提供了一个窗口。返回搜狐，查看更多