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OpenAI 官宣与 Reddit 合作：实时引用贴文内容
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Hugging Face 将免费提供 1000 万美元共享 GPU，帮助小企业对抗大公司
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OpenAI 将推出新功能Connect Apps
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谷歌发布开源视觉语言模型PaliGemma 支持多视觉语言任务
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索尼音乐集团警告 AI 公司不得使用自家资产进行模型训练
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资讯详情：
OpenAI 官宣与 Reddit 合作：实时引用贴文内容
Reddit 和 OpenAI 今日联合宣布，将 Reddit 的问答内容带入 OpenAI 旗下产品，而 OpenAI 也将成为 Reddit 的广告合作伙伴。
OpenAI 将为 ChatGPT 和新产品带来 Reddit 问答内容，帮助用户“发现 Reddit 社区并与之互动”。OpenAI 将访问 Reddit 的数据 API，该 API 从 Reddit 提供“实时”、“结构化”和“独特”的内容。这将使 OpenAI 的 AI 工具能够更好地理解和展示 Reddit 内容。Reddit 将为平台的编辑功能和附加模组带来由 OpenAI 技术驱动的 AI 功能，同时 Reddit 还将引入 OpenAI 的 AI 模型。
Hugging Face 将免费提供 1000 万美元共享 GPU，帮助小企业对抗大公司
据 The Verge 报道，Hugging Face日前宣布，将提供 1000 万美元的免费共享 GPU 帮助开发者创造新的 AI 技术。
Hugging Face 这次做出此举的目的是帮助小型开发者、研究人员和初创公司对抗大型 AI 公司，避免 AI 进步陷入“集中化”。
OpenAI 将推出新功能Connect Apps
据OpenAI 官方表示，OpenAI 将在ChatGPT上推出一项全新功能 Connect Apps，可以连接微软 OneDrive 和谷歌 Drive 云盘服务。
据悉，用户在附加菜单中可以看到“Add from Google Drive”选项，然后直接选择存储在 Drive 中的文件。用户此前需要手动上传文件或者内容，而现在用户和 ChatGPT 聊天过程中，可以直接选择 OneDrive 和 Drive 上的文档和电子表格，让其进行分析和洞察。
谷歌发布开源视觉语言模型PaliGemma 支持多视觉语言任务
谷歌近日宣布，推出了一款名为PaliGemma的开源视觉语言模型，该模型结合了图像处理和语言理解的能力，旨在支持多种视觉语言任务，如图像和短视频字幕生成、视觉问答、图像文本理解、物体检测、文件图表解读以及图像分割等。
据悉，PaliGemma能够处理多种视觉语言相关的任务，提供广泛的应用场景。该模型包含30亿（3B）个参数，是一个大型的多模态模型。PaliGemma结合了SigLiP视觉编码器和Gemma语言模型，分别负责处理图像和文本输入。
华为否认发布会大模型演示造假
针对此前华为发布会演示造假传闻，昇腾社区回应称现场图片为实时生成，调用的是开源大模型。
昇腾社区表示，代码中有 time.sleep( 6 )的表述，是命令等待读取外部开源大模型实时生成的图片，而不是调取预置图片。
李彦宏：百度搜索 11% 结果由 AI 生成
百度董事长李彦宏昨晚在百度财报会上表示，目前百度搜索上已有 11% 的搜索结果由 AI 生成，让搜索能更准确、更有组织、更直接地回答用户问题。
李彦宏表示，百度搜索的 AI 重构工作仍处于早期阶段，整体来看，搜索最有可能成为 AI 时代的 Killer App。
索尼音乐集团警告 AI 公司不得使用自家资产进行模型训练
据 TechCunch 报道，索尼音乐集团已经向各大 AI 公司通知，未经其授权不得使用其资产训练大模型。
据报道，索尼已经向700多家科技和音乐流媒体公司致函，要求其未经许可不得使用其音乐来训练人工智能。索尼音乐表示，虽然他们认识到人工智能的"巨大潜力，但 未经授权在人工智能系统的训练、开发或商业化中使用SMG内容 剥夺了索尼音乐及其艺术家的控制权和 适当的补偿。
抖音电商正在测试AI购物助手
据 Tech 星球报道，抖音电商正在测试首款面向C端的AI电商服务“AI购物小助手”。
据悉，该业务从去年下半年就开始已着手研发，由上海团队负责，期望能够打造服务亿级用户的AI明星产品，通过AI技术提升用户购买体验以及业务效率。去年年底进行过小范围测试，其算法推荐机制是基于云雀大模型算法。
今日重点论文：
《The Entropy Enigma: Success and Failure of Entropy Minimization》
本文试图解决的问题是如何通过熵最小化来提高分类模型的准确性，并解释了为什么这种方法在适应模型时会出现失效的情况。本文的关键思路是分析熵最小化方法的优缺点，提出了一种通过观察输入图像的嵌入如何随着模型优化而改变来估计模型准确性的方法。
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2405.05012v1
