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在科技领域，字节AI近期凭借其令人惊叹的技术能力一夜爆红，然而，就在众人对其期待不已之际，它却突然“秒怂”，自己踩下了刹车。这一切的起因，都源于Seedance 2这一项目。 Seedance 2项目原本旨在通过上传一张照片，利用AI技术生成语音和表情高度还原的说话视频。这一技术的突破性，让人们意识到AI不仅能够记住我们的脸，还能复制我们的声音。然而，就在这一技术即将引发新一轮科技热潮之际，字节AI却突然选择了暂停。 据内部人士透露，Seedance 2项目的暂停，主要是出于对技术伦理和隐私保护的考虑。在AI技术日益发展的今天，如何确保技术的安全性、合规性，已成为摆在科技企业面前的一大挑战。字节AI的这一决定，无疑体现了其对社会责任的重视。 尽管Seedance 2项目暂时停止，但字节AI在AI领域的探索并未止步。未来，我们仍有望看到更多令人惊喜的技术成果。下载虎嗅APP，第一时间获取深度独到的商业科技资讯，连接更多创新人群与线下活动，共同见证科技发展的新篇章。
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Vibe Coding全球大流行，新一波赚钱机会来了？这个话题说起来有点魔幻，当大家都还在忙着学习用AI点奶茶的时候，已经有00后利用AI一个月能赚9万块钱了。下载虎嗅APP，第一时间获取深度独到的商业科技资讯，连接更多创新人群与线下活动
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许多化学和科学中的生成任务涉及对群对称性不变（例如，排列和旋转）的分布。一种常见的策略通过架构约束（例如，等变去噪器和不变先验）来强制执行不变性和等变性。在本文中，我们通过替代的规范化视角挑战了这一传统：首先将每个样本映射到具有规范姿态或顺序的轨道代表，在规范切片上训练一个不受约束（非等变）的扩散或流模型，最后在生成时间通过采样随机对称变换来恢复不变分布。基于形式商空间视角，我们的工作通过证明以下内容提供了规范扩散的全面理论：（i）规范生成模型相对于不变目标的正确性、通用性和优越的表达能力；（ii）规范化通过消除由群混合引起的扩散得分复杂性和减少流匹配中的条件方差来加速训练。然后，我们表明对齐先验和最优传输与规范化互补，进一步提高了训练效率。我们将该框架实例化为在 $S_n \times SE(3)$ 对称性下的分子图生成。通过利用基于几何谱的规范化和温和的位置编码，规范扩散在3D分子生成任务中显著优于等变基线，计算量相似甚至更少。此外，通过新颖的架构Canon，CanonFlow在具有挑战性的GEOM-DRUG数据集上实现了最先进的性能，并且这种优势在少量生成步骤中仍然很大。
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在新年的欢庆氛围中，如何婉拒酒水成为许多人头疼的问题。其实，拒绝酒精并非难事，关键在于找到一个合适的借口。除了众所周知的不与头孢同服之外，还有哪些拒酒的好理由呢？ 首先，健康是拒绝酒精最直接的理由。随着健康意识的提升，越来越多的人开始关注饮酒对身体的潜在危害。一杯酒下肚，不仅可能引发头痛、胃痛，长期饮酒还可能增加患高血压、脂肪肝等疾病的风险。因此，以健康为由婉拒酒水，既体现了对自己负责的态度，也能让他人理解你的立场。 其次，可以以工作为由拒绝饮酒。繁忙的工作节奏使得人们压力倍增，适当的休息和恢复是必不可少的。在这个基础上，以工作繁忙、需要保持清醒为由，婉拒酒精，既显得合情合理，又能避免不必要的尴尬。 再者，孕妇、开车人士等特殊群体，拒绝饮酒的理由更是不言而喻。孕妇饮酒可能对胎儿造成伤害，开车人士饮酒则可能导致交通事故。这些情况下，拒绝酒精是出于对自己和他人的安全负责。 最后，个人喜好也是拒绝酒精的一个理由。每个人都有自己的口味和喜好，不喜欢酒精的味道或感觉不适，完全有权利选择不饮酒。在这个多元化的社会，尊重个人选择是最基本的礼貌。 总之，拒绝酒精的理由多种多样，关键在于找到适合自己的借口。在新的一年里，让我们学会勇敢地说“我不喝，谢谢”，为自己的健康和幸福把关。
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为了应对抗菌药物耐药性这一全球健康威胁，抗菌肽（AMP）因其强大的抗耐药病原体能力而备受探索。尽管人工智能（AI）被用于推进AMP的发现和设计，但大多数AMP设计模型在平衡关键目标如活性、毒性和新颖性方面存在困难，使用的评分方法严格或模糊不清，使得结果难以解释和优化。随着大型语言模型（LLM）的能力迅速发展和演变，我们转向基于此类模型的AI多智能体协作（多智能体LLM），这在复杂的科学设计场景中显示出迅速上升的潜力。基于此，我们引入了MAC-AMP，一个闭环多智能体协作（MAC）系统，用于多目标AMP设计。该系统实施了一个完全自主的模拟同行评审自适应强化学习框架，只需任务描述和示例数据集即可设计新型AMP。我们工作的创新之处在于引入了一个用于AMP设计的闭环多智能体系统，具有跨领域可迁移性，它支持多目标优化，同时保持可解释性，而非“黑箱”。实验表明，MAC-AMP通过有效优化AMP生成以适应多个关键分子特性，在抗菌活性、AMP可能性、毒性合规性和结构可靠性方面表现出卓越的结果。
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在长时间范围内保持空间世界的一致性仍然是可由相机控制的视频生成中的一个核心挑战。现有的基于记忆的方法通常通过从历史中重建的几何形状渲染锚定视频来依赖于全局重建的3D场景进行生成。然而，从多个视角重建全局3D场景不可避免地会引入跨视角的错位，因为姿态和深度估计误差会导致相同的表面在不同视角中被重建到略微不同的3D位置。当融合时，这些不一致性会积累成噪声几何形状，污染了条件信号并降低了生成质量。我们引入了AnchorWeave，这是一个记忆增强的视频生成框架，它用多个干净的局部几何记忆替换了单个错位的全局记忆，并学会了调和它们跨视角的不一致性。为此，AnchorWeave在生成过程中执行与目标轨迹对齐的覆盖驱动局部记忆检索，并通过多锚点编织控制器整合所选的局部记忆。大量的实验表明，AnchorWeave在保持强大视觉质量的同时，显著提高了长期场景的一致性，消融和分析研究进一步验证了局部几何条件、多锚点控制和覆盖驱动检索的有效性。
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