Linly-Dubbing：一个开源的多语言AI配音和视频翻译工具

via XiaoHu.AI学院 (author: 小互)

Telegraph

Linly-Dubbing：一个开源的多语言AI配音和视频翻译工具

主要功能 自动下载视频：支持从YouTube等网站下载视频 多语言支持: 支持中文及多种其他语言的配音和字幕翻译。 AI语音识别: 精准的语音识能力，语音到文本转换和说话者识别。 LLM 翻译: 结合领先的大语言模型（如GPT），快速且准确地进行翻译，确保翻译的专业性和自然性。 声音克隆: 通过声音克隆技术，生成与原视频配音高度相似的语音，保持情感和语调的一致性。 口型同步: 通保持口型同步，使配音与视频画面高度契合，提升视频的真实性和互动性。 灵活上传与翻译：用户可以上传视频，自主选择翻译语言和标准，确保个性化和灵活性。…

🆔 网站名称：Color4Bg

⭐️ 网站功能：背景生成器

📁 网站简介：一个免费的在线抽象艺术背景生成器，提供多种酷炫和优美的动态背景。

可以自定义颜色并导出为图片、视频或JS脚本，适用于各种应用场景如缩略图、手机壁纸、横幅和演示幻灯片等。

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🆔 项目名称：ControlNeXt

⭐️ 项目功能：可控的视频和图像生成

📁 项目简介：一个可控的视频和图像生成工具，支持多种形式的控制信息。

相比于ControlNet，该方法减少了高达90%的可训练参数，实现了更快的收敛速度和出色的效率。

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🚁 新加坡在美中紧张局势下增强军事准备

为了应对日益加剧的地缘政治紧张局势，特别是美国和中国之间的紧张关系，新加坡正在大幅提升其防御能力。在最近的国庆庆典期间，包括支奴干直升机和豹式主战坦克在内的军事装备展示了这个城市国家对安全的承诺。根据斯德哥尔摩国际和平研究所的数据，新加坡在2023年的人均军费开支全球排名第三。

总理黄循财强调了战略竞争加剧威胁地区稳定的问题。今年2月，新加坡宣布2024财年的国防预算为202.5亿新元（150亿美元），比去年增加了13%，反映出向增强传统和新兴军事技术转变的趋势。

该国正在深化与美国的关系，同时在南海争端中保持与中国谨慎交往。值得注意的是，新加坡已订购20架先进F-35战斗机，预计将在2026年前到货，并且还将有四艘潜艇预计于2028年前交付。此外，在两国防务领导人讨论期间，还达成了关于人工智能在军事行动中的合作协议。

专家建议，未来冲突可能更多涉及网络威胁而非传统陆军力量，这促使新加坡重新评估其军事战略，更加注重海军和空军能力的发展。

(FT)

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🚗 中国汽车制造商在欧盟关税威胁下蓬勃发展

中国电动汽车 (EV) 制造商，包括小鹏汽车、吉利汽车控股有限公司和小米公司，预计将在竞争加剧和欧盟对中国制造的电动汽车征收高达 48% 的关税的情况下，实现汽车销量增长。这些关税旨在保护欧盟汽车制造商免受补贴竞争。值得注意的是，小米的电动汽车销量预计将在 2024 年达到 270 亿元人民币（38 亿美元），预计销量在 10 万至 12 万辆之间。

小鹏预计将公布另一个季度净亏损，因为它在高端车型需求疲软的情况下，尽管 SUV 表现强劲，但仍难以应对。与此同时，小米的第二季度销量可能会增长 29%，但调整后的净利润可能会下降 5.6%。百度第二季度的盈利也面临压力，预计调整后的净利润将下降 16%，这归因于人工智能成本上升导致广告增长乏力。

总的来说，虽然中国电动汽车市场显示出增长潜力，但国际贸易政策带来的挑战依然巨大。

(Bloomberg Technology)

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Geekbench AI 性能基准测试工具发布

流行的基准测试实用程序 Geekbench 推出了新的跨平台工具，用于评估设备在人工智能繁重工作负载下的性能。Geekbench AI 测量设备的 CPU、GPU 和 NPU，以确定其处理机器学习应用程序的能力。为了探索不同的硬件如何响应不同的 AI 相关任务，该工具根据准确性和速度来评估性能，并支持不同的框架，包括 ONNX、CoreML、TensorFlow Lite 和 OpenVINO。Geekbench AI 提供三种评分：全精度、半精度和量化。

—— The Verge、下载测试工具

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🤖 Geekbench 推出 AI 基准测试工具

Geekbench，这款广受欢迎的基准测试工具，发布了一款名为 Geekbench AI 的全新跨平台工具，用于评估设备在 AI 密集型工作负载下的性能。该工具测量 CPU、GPU 和 NPU 的性能，并提供完整精度、半精度和量化精度的分数，以及准确性测量。Geekbench AI 支持各种 AI 框架，包括 ONNX、CoreML、TensorFlow Lite 和 OpenVINO。该工具可在 Windows、macOS、Linux、Android 和 iOS 上下载。

(The Verge)

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🖼️ Google 的 Imagen 3 AI 图像生成器现已推出

Google 已向美国用户发布了其升级版的 AI 图像生成器 Imagen 3。该工具可以通过 Google 的 AI 测试厨房访问，与之前的模型相比，它拥有更精细的细节、更逼真的光线和更少的伪影。虽然 Imagen 3 可以根据提示生成详细的图像并允许编辑，但它也设置了安全措施，拒绝生成公众人物或武器的图像。尽管存在这些限制，用户仍然可以生成类似版权角色和标志的图像。此次发布正值人们对 AI 图像生成器潜在滥用的担忧加剧之际，例如埃隆·马斯克的 Grok 平台。Google 之前也曾因其 Gemini AI 聊天机器人生成历史不准确的图像而面临问题。

(The Verge)

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🤖 AI 芯片挑战者：初创公司瞄准英伟达的霸主地位

亚洲初创公司正在挑战英伟达在 AI 芯片市场的统治地位，专注于推理芯片的能效和成本效益。虽然英伟达的 GPU 在训练方面表现出色，但其高功耗和价格使其不适合笔记本电脑和可穿戴设备等设备。

Preferred Networks (PFN) 和 Edgecortix 等初创公司正在开发具有更简化处理和减少内存访问的芯片，从而降低功耗和成本。PFN 旨在到 2027 年推出一种比英伟达 B200 芯片组更强大、更节能的新芯片。Edgecortix 的芯片专为受限环境设计，在相同性能下功耗仅为 GPU 的十分之一。

分析师预测，英伟达将在训练领域保持显著的市场份额，但初创公司有望在推理芯片的细分市场中占据一席之地。设备端 AI 的兴起以及谷歌和微软等大型科技公司对专用芯片的需求不断增长，正在推动这一转变。

这篇文章强调了亚洲“芯片复兴”的潜力，像瑞萨电子和台积电这样的公司正在支持当地芯片设计生态系统的开发。

(日经)

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📈 应用材料销售符合预期，人工智能推动增长

应用材料，美国领先的芯片设备制造商，公布第四季度销售额符合分析师预期，达到 69.3 亿美元。该公司将这一增长归因于对人工智能 (AI) 芯片的支出增加。预计每股利润为 2.18 美元，略高于分析师预期的 2.15 美元。虽然股价在盘后交易中下跌，但应用材料今年表现强劲，股价年至今上涨 31%。该公司的成功与其作为台积电、三星和英特尔等主要芯片制造商的关键供应商的地位息息相关。

(Bloomberg Technology)

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🎙️ 演员获得对AI语音在广告中使用的控制权

美国演员工会（SAG-AFTRA）与人工智能初创公司Narrativ合作，赋予演员更多控制权，决定他们的声音如何在数字广告中使用。演员可以将语音样本上传到该平台，允许广告商使用人工智能创建以他们的声音为特色的广告。演员可以自行设定价格，最低价格从四周广告的385美元到21个月的2420美元不等。该协议强调同意、补偿和控制，允许演员选择退出特定类别或品牌。此协议紧随1月份与Replica Studios达成的类似协议，该协议侧重于视频游戏语音的使用。

(PCMag.com)

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🤖 OpenAI 的新语音模式：类人聊天机器人引发“恐怖谷”担忧

OpenAI 为 ChatGPT 推出的全新高级语音模式，配备名为 Juniper 的类人声音，引发了人们的惊叹和不安。这款聊天机器人可以在几秒钟内做出回应，模仿人类的说话方式，例如“嗯”和“啊”，甚至还会笑，创造出令人惊讶的自然对话体验。然而，这项技术也引发了人们对听起来如此像人类的 AI 的伦理影响的质疑。

虽然 Juniper 可以提供有关退休计划和人际关系等主题的建议，但它缺乏真正的理解或情感。尽管它声称“理解”人类情感，但它最终只是一个模仿人类互动的高级算法。

这篇文章强调了过度依赖 AI 伴侣的潜在风险，尤其是在一个日益依赖数字交流的世界中。虽然这项技术令人印象深刻，但它也引发了人们对人机交互界限模糊以及对 AI 情感依赖的潜在风险的担忧。

(The Verge)

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📈 TeraWulf 股票在 Point72 投资后飙升，尽管遭到做空机构攻击

TeraWulf Inc. 是一家比特币矿业公司，其股价在周四上涨了 18%，此前史蒂夫·科恩的 Point72 资产管理公司披露了该公司 1.3% 的股份。这一看涨举动是在 Grizzly Research 发布了一份严厉的报告后出现的，该报告指责 TeraWulf 以牺牲投资者利益为代价，为内部人士谋取利益。Grizzly Research 是一家做空机构，将 TeraWulf 称为“纸牌屋”，并批评其财务行为，包括其对债务融资的依赖。然而，TeraWulf 反驳了这些说法，称其不准确，旨在使做空者受益。该公司强调其透明的财务报告，以及其独立审计委员会对关联方交易的批准。TeraWulf 的股价今年迄今已上涨超过 50%，该公司正在扩展到人工智能基础设施领域。

(Bloomberg Technology)

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美国演员工会达成的协议将允许广告商用人工智能复制演员的声音

美国演员工会—美国电视和广播艺人联合会日前宣布了一项新协议，允许演员在知情同意的情况下通过人工智能复制自己的声音来赚钱。代表数千名演员的工会已与 Narrativ 达成协议，Narrativ 是一个在线平台，演员可以在该平台上授权数字声音复制品用于音频广告。想要使用演员声音的品牌必须确定他们所推广的产品或服务，并且演员可以在接受或拒绝之前审查报价。演员们还可以自行定价。如果演员不想再与 Narrativ 合作，该平台必须删除他们的数字声音复制品以及为此制作的任何录音。

—— Engadget

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OpenAI服务出现故障

OpenAI

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谷歌的 AI 搜索让网站面临严峻选择：共享数据或死亡

谷歌现在在搜索页面顶部显示基于人工智能的便捷答案，这意味着用户可能永远不会点击进入那些为这些结果提供数据的网站。但许多网站所有者表示，他们无法承受阻止谷歌人工智能总结他们的内容的后果。据出版商称，这是因为谷歌筛选网络内容以得出人工智能答案的工具与跟踪网页以提供搜索结果的工具是同一个。像网站封锁谷歌的人工智能竞争对手那样封锁谷歌也会妨碍网站在网上被发现的能力。对于出版商来说，这种困境尤其严重，他们面临着一个选择：是将自己的内容提供给人工智能模型使用，而这可能会使他们的网站过时；还是从谷歌搜索这个最大的流量来源上消失。此外，人工智能搜索周四扩展到另外六个国家 (印度、日本、墨西哥、印度尼西亚、巴西和英国)。

—— 彭博社、谷歌博客

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Elevated error rates for the Assistants API

Aug 15, 09:48 PDT
Resolved - Between 8:40AM and 9:23AM PDT, all requests to the Assistants API were failing. Assistants in the OpenAI Playground were also impacted. This issue is now resolved.

via OpenAI Status - Incident History

Elevated error rates for ChatGPT

Aug 15, 08:59 PDT
Investigating - We are currently investigating elevated error rates on ChatGPT.

via OpenAI Status - Incident History

Apple Intelligence被发现存在安全缺陷，可通过提示注入攻击成功操纵AI

在MacOS 15.1的Beta测试版中，开发人员Evan Zhou发现了重大安全缺陷。通过提示注入攻击，Zhou能够操纵Apple Intelligence绕过预期指令，使AI对任意提示做出响应。这种攻击方式可以导致数据泄露、生成恶意内容和传播错误信息。OWASP组织将提示词注入攻击列为大语言模型可能面临的主要漏洞之首。技术安全专家Bruce Schneier指出，这种安全问题源于数据和控制路径没有分开。Zhou在GitHub上分享了他的代码，演示了如何通过特殊token覆盖系统提示，成功实施攻击。

此外，Andrej Karpathy在推特上也指出了LLM存在的类似SQL注入的安全漏洞，建议不要信任用户输入的字符串，并始终使用两个附加的flag值来处理特殊token。Karpathy强调了可视化token和测试代码的重要性，以避免LLM漏洞引发的安全问题。

新智元

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ACL 2024 大奖揭晓！全华人团队用 AI 破解 3000 年前甲骨文密码

一年一度 NLP （自然语言处理）顶会 ACL （国际计算语言学协会）揭晓了最终获奖论文。今年，共有 7 篇论文荣获最佳论文，时间检验奖颁给斯坦福 GloVe、康奈尔大学相似性度量。

7篇论文如下：

论文 1：Deciphering Oracle Bone Language with Diffusion Models

论文 2：Natural Language Satisfiability: Exploring the Problem Distribution and Evaluating Transformer-based Language Models（暂未提交预印本）

论文 3：Causal Estimation of Memorisation Profiles

论文 4：Aya Model: An Instruction Finetuned Open-Access Multilingual Language Model

论文 5：Mission: Impossible Language Models

论文 6：Semisupervised Neural Proto-Language Reconstruction

论文 7：Why are Sensitive Functions Hard for Transformers?

凤凰科技

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