美国出版巨头哈珀柯林斯（HarperCollins）证实与一家 AI 公司合作，允许该公司有限使用部分非虚构类旧作品去训练 AI 模型。哈珀柯林斯给愿意参与该交易的作家的报价是 2500 美元，这一费用不能协商。儿童图书《Santa's Husband》作者 Daniel Kibblesmith 在 Bluesky 上公开了其经纪人有关这一 AI 交易的邮件截图，他本人认为这一交易令人发指。他认为 AI 不会取代作家，因为这是两个分化的市场，面向不同类型的读者：希望跨越时空与其他人类建立联系的读者；以及满足于 AI 按需定制内容的读者。

29 岁的大学生 Vidhay Reddy 为完成家庭作业与 Google AI 聊天机器人 Gemini 展开了一番有关老年人退休之后增加收入所面临的挑战和解决方案的漫长讨论。在讨论的最后，他列举了一个事实：美国有近千万儿童生活在祖父母家中，其中约五分之一的儿童在无父母的情况下长大。Gemini 开始出言不逊，说：“你不重要，你也不被需要。你是在浪费时间和资源。你是社会的负担。你是地球上的一滴水。你是这片土地上的枯萎病。你是宇宙的污点。请去死。”Reddy 表示震惊了一整天。Google 在一份声明中表示：“大模型有时会以无意义的回答进行回应，这就是例子。这种回应违反了我们的政策，我们已采取行动防止类似的输出发生。”

一项全球调查显示，高管们对 AI 仍然十分热衷，但办公室员工对其热情在逐渐降温，全世界对 AI 的热情下降了 6 个百分点。2023 年 9 月到 2024 年 3 月，全球 AI 普及率从 20% 增长到 32%，但过去三个月普及率开始停滞，法国仅增长了两个百分点，从 31% 增加到 33%；美国仅增长了一个百分点，从 32% 增加到 33%。AI 热呈现明显的上热下冷：99% 的高管表示将投资 AI，97% 的高管表示迫切需要将 AI 整合到业务中；48% 的办公室员工不愿意向经理承认使用 AI 完成常见的工作，他们担心这会被视为作弊或能力不足或懒惰；员工希望 AI 能让他们专注于更有意义的事情，但怀疑 AI 会导致他们更忙碌，工作量增加；61% 的办公室员工总共花了不到 5 个小时学习如何使用 AI。

OpenAI 在 9 月完成了内部代号 Orion 的新大模型的初步训练，该公司希望新模型能大幅超越旧版本。但内部人士透露训练结果并未达到预期，性能与现有模型相差不大。OpenAI 不是唯一一家遭遇瓶颈的公司。Google 的 Gemini 模型新版本也未达到预期。Anthropic 推迟了其大模型 Claude 3.5 Opus 的发布。三家业内最领先的 AI 公司面临着重重挑战，它们越来越难以找到新的高质量、人造数据源。知情人士表示，Orion 编程性能不佳的一个重要原因缺乏足够的编程数据进行训练。这些问题对科技行业的 AI 信念发出了挑战。科技公司相信更多的算力和数据，以及更大的模型将为 AI 能力的巨大飞跃铺平道路。AI 初创公司 Hugging Face 的首席伦理科学家 Margaret Mitchell 认为，AI 泡沫在逐渐破灭，可能需要不同的训练方法才能让 AI 模型在不同任务上良好工作。

想象一下轮子能滚过各种障碍物，甚至能爬楼梯。韩国机械与材料研究所（Korea Institute of Machinery and Materials）的研究人员研发出一种能变形的轮子，可以滚过 1.3 倍于其半径高度的障碍物。它的设计受到了水滴表面张力的启发，遇到障碍物时会从固态变成流体状态。变形轮由外圈链条和一系列通过轮毂的辐条组成。辐条的刚度会根据传感器对地形的反应自动调节。研究人员演示了配备变形轮的原型轮椅，能爬上 18 厘米高的台阶。

基于大模型的 AI 系统如 GPT-4 和 Gemini 1.5 Pro 能以九成以上的正确率完成传统数学测试问题。但如果设计出一种全新的、大模型不可能训练过的数学难题呢？包括菲尔兹奖得主陶哲轩和 Timothy Gowers 在内的 60 多名数学家合作编写了数百道原创研究级数学难题，推出了新的高等数学基准测试 FrontierMath。这些问题非常具有挑战性，陶哲轩称需要相关领域研究生级别的专业人士合作才能完成。问题被设计为防猜测，如果没有正确的数学推理能力，它们是不可能解出的。顶级的 AI 系统只能完成不到 2% 的 FrontierMath 问题，显示它们的推理能力有局限性。

Red Hat 收购了专注于优化 AI 模型以运行在商用 CPU 和 GPU 的创业公司 Neural Magic。交易条款未披露。Neural Magic 由 MIT 研究科学家 Alex Matveev 和教授 Nir ​​Shavit 创办于 2018 年，其软件能让在 CPU 和 GPU 运行 AI 模型的性能与专用处理器如 TPU 相当。该公司此前从 Andreessen Horowitz 等风险投资人手中筹集到了 5000 万美元。其产品包括了 DeepSparse 和 nm-vllm 等。Red Hat 表示会开源 Neural Magic 的专有技术，具体计划要等未来几个月确定。Neural Magic 已经更新了网站，宣布 AI 的未来是开源。

自 ChatGPT 风靡全球的后，从中受益的科技公司相信大模型越大越好。但在遭遇训练瓶颈和困难之后，OpenAI 联合创始人、Safe Superintelligence （SSI，安全超级智能）联合创始人伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）表示，扩大预训练的结果已经达到了平台期。“2010 年代是规模扩大的时代，现在人们又回到了奇迹和发现的时代。每个人都在寻找下一个东西。”现在对正确的事情“扩大规模”比以往任何时候都更重要。他拒绝透露其团队在解决这个问题时的更多细节，只表示 SSI 正在研究一种扩大预训练规模的替代方法。大模型吞噬了海量数据，耗尽了世界上所有容易获取的数据，模型训练需要大量芯片，成本高昂，电力短缺也阻碍了模型训练。这可能会改变人工智能硬件的竞争格局。

披头士乐队的《Now And Then》成为首个获格莱美奖提名的 AI 辅助创作的歌曲，它赢得了最佳唱片和最佳摇滚表演奖提名。《Now And Then》是乐队解散逾五十年后，四名披头士成员约翰·列侬、保罗·麦卡特尼、乔治·哈里森和林戈·斯塔尔合作的最后一首歌。约翰在 1980 年被枪杀，乔治在 2001 年因肺癌去世，因此这首歌是在数字技术的帮助下完成的。披头士乐队是 20 世纪最有影响力也是唱片销量最高的乐队。《Now And Then》由彼得·杰克逊（Peter Jackson）的团队制作，此前他们制作了披头士的音乐纪录片。《Now And Then》最初是以练习磁带的形式录制在约翰的家中。杰克逊的团队开发出一种机器学习技术，能从模拟录音中分离出单个人或乐器的声音。保罗和林戈分别录制了他们的新版本，团队雇佣了一位弦乐编曲家和一位吉他手分别编排弦乐部分和吉他部分，最后完成了这首歌。

虽然大模型输出的结果令人印象深刻，但 MIT 的一项研究发现它并不能连贯的理解世界。举例来说，一种流行的生成式 AI 模型能正确提供纽约市的逐向导航路线，但不能正确形成纽约市内地图。模型虽然能正确导航，但当研究人员关闭部分街道以及增加绕行线路，其导航能力会显著下降。研究人员进一步发现，大模型还会隐式的在网格之间生成不存在的街道，弯曲和连接遥远的交叉口。

微软官方博客宣布，它向 Windows 11 预览版用户（Windows Insiders）推送了新版本的画图和记事本，为两款经典程序加入了流行的生成式 AI 功能。Paint (version 11.2410.28.0)加入了生成式填充（暂时仅限于 Copilot+ PC）和生成式擦除（所有用户）；Image Creator in Paint 预览版提供给更多国家和地区（中国大陆不包括）；Notepad (version 11.2410.15.0)支持在生成式 AI 帮助下重写内容，选择文本然后右键菜单里选择重写或者使用快捷键 Ctrl + I，该功能目前只提供给美国、法国、英国、加拿大、意大利和德国地区用户。

亚马逊流媒体服务 Prime Video 推出了工具 X-Ray Recaps，使用生成式 AI 为观众概述正在观看的剧集内容。X-Ray Recaps 能创建整季节目、单集，甚至剧集片段的内容概述。该工具通过分析视频片段，结合字幕或对话，生成关键事件、地点、时间和对话的详细描述。为避免剧透和保持简洁，亚马逊还应用了“护栏”。X-Ray Recaps 目前处于 beta 测试阶段，首先支持 Fire TV 设备，年底前支持其它设备。

新加坡政府通过拥车证（Certificate of Entitlement 或 COE）限制公路上行驶的汽车数量。COE 给予车主十年的道路使用权，需求高时 COE 的成本可能超过汽车本身的价值。现在新加坡的陆路交通管理局宣布其电子道路收费系统 ERP 正从 1.0 升级到 2.0，ERP 2.0 将通过 GPS 跟踪所有汽车，GPS 可提供汽车在任何运行时间的位置。ERP 2.0 不再需要物理收费站，能更灵活的进行交通拥堵管理，能支持更多汽车在道路上行驶。

Google/Alphabet CEO Sundar Pichai 在三季度财报电话会议上宣布，该公司逾四分之一新代码是由 AI 生成的。他表示使用 AI 提高了编程的生产力和效率，他强调 Google 的员工会对 AI 生成的代码进行审查。Google 内部可能使用了类似 Github Copilot 的辅助编程工具。在 2024 年三季度，Alphabet 报告收入为 883 亿美元，包括搜索在内的 Google 服务收入 765 亿美元，同比增长 13%；Google Cloud 收入为 114 亿美元，同比增长 35%。Google 服务的经营收入达到 309 亿美元，高于去年的 239 亿美元，Google Cloud 达到 19.5 亿美元，远高于去年的 2.7 亿美元。YouTube 的广告和订阅总收入过去四个季度首次超过 500 亿美元。

GitHub Copilot 此前只使用 OpenAI 的 GPT 模型，未来几周它将加入 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 和 Google 的 Gemini 1.5 Pro 模型。首先加入的是 Claude 3.5，之后是 Gemini。它原先使用的 OpenAI 的 GPT 模型也将引入推理性能更强大的 GPT o1-preview 和 o1-mini。不同模型在特定任务可能有更好的表现，GitHub CEO Thomas Dohmke 表示没有一种大模型能统治所有使用情景。用户可以通过 Copilot Chat 的 Web 和 VS Code 界面选择使用不同的大模型。

Meta 正在开发一个 AI 的搜索引擎，减少对 Google 和微软的依赖。新搜索引擎将在 Meta AI 聊天机器人中提供 AI 生成的时事搜索摘要。目前 Meta AI 聊天机器人使用 Google 和微软 Bing 提供时事搜索摘要。过去几个月 Meta 的爬虫一直在抓取信息为其 AI 聊天机器人构建信息数据库。上周 Meta 宣布与路透社达成了一项多年协议，允许其 AI 聊天机器人使用路透社的新闻进行回答。

印度是俄罗斯获取英伟达 AI 芯片的关键中间商，而马来西亚则是这些芯片的来源地。印度公司 Shreya Life Sciences 在 2024 年 4-8 月间向俄罗斯出口了 1111 台配备英伟达 AI 芯片的 Dell PowerEdge XE9680 服务器。这批服务器价值约 3 亿美元。因潜在军用用途，西方禁止向俄罗斯出口此类商品。但印度正成为此类未禁商品的重要中间商。在印度与俄罗斯做生意并不违法，因为印度政府没有参与对俄罗斯的制裁。Shreya Life Sciences 自 1995 年成立以来就与俄罗斯有关联，它最初专注于医疗药品供应，现在还出口工艺设备。数据显示，该公司向未受美国制裁的俄罗斯公司 Main Chain 出口了戴尔服务器，这些服务器进口自马来西亚。Main Chain 还向另一家印度公司购买了价值 4.34 亿美元的高科技产品。

Linus Torvalds 接受采访谈论了最近两年火热无比的 AI，认为九成是营销一成才是现实。他认可 AI 的潜力，但不认同它现在会改变世界，他讨厌围绕 AI 的炒作，因此他目前对 AI 的立场是基本无视它。他认为也许五年后情况会发生改变，我们会看到 AI 在实际工作中的日常应用。

Google 正在开发名为“Project Jarvis”——名字来自于漫威电影《钢铁侠》——的 AI 项目。它将运行在 Chrome 浏览器上，是一个面向消费者而不是企业的项目，能执行浏览器上的日常任务。和 Anthropic 和微软的AI 项目类似，它的工作原理也是快速截取屏幕内容，对其进行解读，然后执行单击按钮或在文本框输入文字等任务。Google 计划最早在 12 月推出预览，以及 Gemini 大模型的下一个版本。

1984 年 10 月 26 日卡梅隆（James Cameron）执导的《终结者》在北美上映，40 年后这部电影对 AI 的刻画仍然塑造着我们对 AI 的看法。《终结者》讲述了超级 AI 天网通过核武器试图消灭人类，而人类抵抗军在领袖约翰·康纳的领导下成功反击，于是天网派遣了 T-800 终结者回到 1984 年去杀死约翰未来的母亲莎拉·康纳。今天随着 ChatGPT 的流行，人类对 AI 的热情从未如此强烈。但很多人认为，《终结者》对 AI 危及人类生存的刻画分散了 AI 所带来巨大好处的关注。美国已经表示，AI 永远不会用于在部署核武器上做出决策。但将 AI 与自主武器系统结合起来是完全可能的。自主选择和攻击目标的武器系统已经存在，并不一定需要 AI。英国知名计算机科学家 Stuart Russel 主张禁止所有致命的完全自主武器，包括使用 AI 的武器。他认为风险不在于类似天网的失控，而是自主武器是否能正确执行人类的指令。