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在科技领域，字节AI的Seedance 2模型近期引起了广泛关注。这款模型仅通过一张照片，就能生成语音和表情高度还原的说话视频，让人惊叹于AI技术的进步。然而，就在一夜爆红之后，Seedance 2却突然“秒怂”，主动踩下了刹车。这一举动引发了业界的广泛关注和讨论。 Seedance 2的强大之处在于，它能够将一个人的面部特征和语音特征进行深度学习，从而生成逼真的说话视频。这一技术的突破，意味着AI不仅能够识别和记住人的脸，还能复制人的声音。这一成果在科技界引起了轰动，许多人对此表示出极大的兴趣。然而，就在人们为这一技术欢呼时，Seedance 2却突然宣布暂停服务。这一决定让人感到意外，同时也引发了对AI伦理和安全性的担忧。业界普遍认为，这一举措可能是出于对技术风险和伦理问题的考虑。尽管Seedance 2暂时停止了服务，但这一技术的潜力仍然巨大。在未来，随着AI技术的不断发展和完善，我们有理由相信，类似Seedance 2这样的创新技术将会在更多领域得到应用。下载虎嗅APP，可以第一时间获取更多关于商业科技资讯的深度报道，连接更多创新人群与线下活动，共同见证AI技术的未来。
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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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冬日降临，你是否也渴望一场洁白的雪景？这份精心准备的「雪天片单」将带你领略浪漫的雪季氛围。无论是温馨的家庭电影，还是令人心动的爱情故事，都能在这个浪漫的季节里找到属于你的那一份温暖。首先，推荐《小雪人》这部温馨的动画电影。影片讲述了一个小男孩与小雪人之间真挚的友谊，充满了童趣与感动。在雪花飘落的夜晚，观看这部电影，无疑会让人心情愉悦。其次，不可错过的是经典电影《飘》。这部电影以南北战争为背景，讲述了一段跨越种族的爱情故事。在雪景的映衬下，故事更加浪漫动人。此外，家庭喜剧《爸爸去哪儿》也是雪天观影的好选择。影片中，明星爸爸带着孩子们在雪地中嬉戏玩耍，温馨的场面让人忍俊不禁。最后，推荐一部纪录片《雪域高原》。通过镜头，观众可以领略到雪域高原的壮美风光，感受大自然的神奇魅力。在这个浪漫的雪季，不妨放下手中的琐事，与家人朋友一同观影，享受这份别样的温暖。
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在新年的欢聚时刻，面对亲朋好友的劝酒，你是否也曾感到无所适从？拒绝饮酒，除了医学上的禁忌，如服用头孢类药物，还有哪些合理的借口呢？本文将为你提供一些拒酒的理由，助你在新年宴会上保持清醒。首先，如果你是孕妇或哺乳期妇女，出于对自身和宝宝健康的考虑，拒绝饮酒是明智之举。其次，如果近期内有手术或服用某些药物，医生通常会建议避免饮酒，以防止药物相互作用或影响手术恢复。再者，工作繁忙、身体不适或需要保持清醒头脑的场合，也是拒绝饮酒的正当理由。值得注意的是，拒酒并不一定要用医学上的理由，有时候，简单的个人喜好或生活习惯也可以成为拒绝的理由。例如，有些人可能因为酒精过敏或对酒精不耐受而无法饮酒。最后，我们要明白，拒绝饮酒并不是逃避社交，而是对自己健康负责的表现。在新年的欢聚时刻，保持清醒，享受与亲朋好友的相聚时光，才是最重要的。
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大型语言模型（LLMs）的激增需要有效的机制来区分机器生成内容和人类文本。尽管统计水印已出现成为一种有希望的解决方案，但现有方法存在两个关键局限：缺乏选择抽样分布的原理性方法，以及依赖于固定时间范围的假设检验，这阻碍了有效的早期停止。在本文中，我们通过开发首个基于e值的防水印框架，即锚定E水印框架，来填补这一空白，该框架将最优抽样与任何时间有效的推理统一起来。与传统的可选停止方法不同，这些方法会使得I类错误保证失效，我们的框架通过为检测过程构建一个测试超鞅，实现了有效的、任何时间推理。通过利用锚定分布来近似目标模型，我们以最坏情况的日志增长率来表征最优e值，并推导出最优期望停止时间。我们的理论主张通过模拟和评估在建立的标准基准上的表现得到证实，表明我们的框架可以显著提高样本效率，相对于最先进的基线，检测所需的平均标记预算减少了13-15%。
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强化学习（RL）被广泛用于提高大型语言模型在推理任务上的性能，异步RL训练因其提高端到端吞吐量而具有吸引力。然而，对于广泛采用的无需批评者的策略梯度方法，如REINFORCE和GRPO，高异步性使得策略梯度估计器的方差显著增加：在过时的回放上进行训练会产生重尾的重要性比率，导致一小部分样本在更新中占主导地位。这种放大使得梯度变得噪声，与匹配的在线策略训练相比，学习变得不稳定。在数学和通用推理基准测试中，我们发现崩溃可以通过有效样本大小（ESS）和梯度范数的波动性来可靠地预测。受此诊断的启发，我们提出了方差控制策略优化（VCPO），这是一种针对REINFORCE/GRPO风格算法的一般性稳定方法，它（i）根据有效样本大小调整学习率以抑制不可靠的更新，以及（ii）在离线策略设置中应用闭合形式的方差最小基准，避免了辅助价值模型并增加了最小开销。从经验上看，VCPO在数学、通用推理和工具使用任务上的异步训练鲁棒性显著提高，优于包括掩码/裁剪稳定器和算法变体在内的一系列基线。这减少了长上下文、多轮训练时间2.5倍，同时匹配同步性能，证明了在规模上可靠地控制策略梯度方差对于异步RL至关重要。
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OpenClaw 最佳实践：弃用飞书，我把 AI 团队全搬到了 Discord