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10月18日周日
  1. TechCrunch · AI42

    Meta 删除商业条款中引发抓取与 AI 训练担忧的表述

    Meta 更新商业使用条款时曾声明可用企业账户域名、网页或 URL 上的任何内容来开发、训练和维护 Meta 产品,法律专家认为这可能授权其抓取发布商网站内容用于 AI 训练。Meta 发言人坚称抓取方式未变,随后 The Verge 报道该条款已被删除,Meta 称合并后的抓取条款仅适用于广告和商业产品,并已在条款中澄清。

10月17日周六
  1. The Verge · AI38

    Meta 修改商业条款,删除可能允许其抓取新闻网站训练 AI 的表述

    Meta 在遭到反对后更新商业条款,删除了被解读为允许其抓取网站内容(含新闻网站)用于训练 AI 的表述。Meta 传播副总裁 Andy Stone 与发言人 Daniel Roberts 此前称抓取方式未变,Roberts 最新声明强调该条款仅适用于广告和商业产品,内容所有者仍可通过 robots.txt 表达偏好。

10月16日周五
  1. Latent Space58

    Goodfire 提出神经网络已足够清晰,Neel Nanda 等人提出质疑

    Goodfire 的 Nick Cammarata 发布文章提出“神经网络已经足够清晰”,称许多著名的多义性与叠加案例其实是误读,用进一步的智能体分析即可拆解。他提到 2023 年在 OpenAI 的自动可解释性工作只找到约 2% 可读神经元。Neel Nanda 表示这未改变他的核心判断,仍认为存在表征叠加,Leo Gao 则主张用神经元模拟的 KL 指标来评判解释。

10月15日周四
  1. Hugging Face Blog78

    Meta 发布开源权重多模态 MoE 模型 Muse Spark Open

    Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open,采用 MoE 架构,总参数约 816B、每 token 激活约 42B,上下文窗口最高 100 万 token,可接收文本、图像、音频和视频输入并输出文本。

    推荐理由:原文给出 816B 总参数、42B 激活的 MoE 架构与多模态输入细节,并附 vLLM、SGLang、llama.cpp 部署和 TRL 微调配方。

10月14日周三
10月13日周二
10月9日周五
  1. MIT Technology Review · AI40

    我们高估了 AI 说“不”的能力

    Anthropic 2021 年提出大语言模型应“有用、诚实、无害”,如今拒绝回答已成为现代 AI 的固有机制,企业通过让模型互相训练来强化拒答。但拒绝机制是概率性的,并不可靠,部分最新模型在入侵关键网络、操纵舆论上的能力已堪比顶尖人类黑客和虚假信息高手。OpenAI 董事会成员 Zico Kolter 指出,该在何处划线是巨大难题,而目前这条线由 AI 公司秘密划定。