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xAI 推出新工具,可在影视中实时植入 AI 广告

马斯克创办的人工智能公司 xAI 宣布推出一款名为 “Halftime” 的新工具,该工具能够将 AI 生成的产品植入到观众正在观看的电影和电视剧中。这项技术的目标是使广告看起来像是故事的一部分,而非单纯的插播广告。 在 xAI 的介绍中,Halftime 能够实时生成与观众兴趣匹配的广告场景。比如,在一段《金装律师》的片段中,剧中角色哈维・斯佩克特突然停下对话,手中高举着一罐 AI 生成的可乐,向镜头展示。在《老友记》中,角色乔伊也会在镜头前面带上新款的 Beats 耳机。 在观看时,观众可以点击屏幕上的 “了解更多” 按钮,直接链接到产品页面。退出后,AI 生成的广告就会消失。这一技术是由一组来自滑铁卢大学的学生在 xAI 的黑客松活动中开发的。 此工具的推出引发了不少争议,许多网友对这一创新表示担忧,认为这会破坏电影艺术的完整性。有网友发文调侃,认为这种广告植入方式反而让观众更难以沉浸在剧情中,认为这与经典电影和文学中的反乌托邦情节相似。 尽管此技术的应用前景不明,尤其是在版权问题上可能会面临巨大的法律挑战,但 xAI 表示这一技术仍在持续探索中。

阿里通义提出 SAPO:一种稳定且高性能的 LLM 强化学习方法

阿里通义 Qwen 团队提出了名为 Soft Adaptive Policy Optimization(SAPO)的新型强化学习方法,旨在解决大语言模型强化学习中策略优化的不稳定问题。 https://arxiv.org/abs/2511.20347 据介绍,现有方法如 GRPO(token-level clipping)和 GSPO(sequence-level clipping)采用硬剪切(hard clipping):当重要性比率超出范围时,梯度直接被截断。尽管能避免灾难性更新,但有两个固有缺点: 学习信号丢失:被剪切区间外的所有梯度全部丢弃。对于 GSPO,只要有少数 token 异常,可能导致整个序列的梯度都被抛弃。 难以取得较好平衡:剪切范围太窄 → 大量样本没有梯度;太宽 → off‑policy 梯度噪声破坏稳定性。这在 MoE 模型里尤为明显。 因此,GRPO 和 GSPO 常常难以兼顾稳定性、样本效率和收敛效果。为解决这些问题,Qwen 团队提出Soft Adaptive Policy Optimization(SAPO),一种稳定且性能更优的大语言模型强化学习方法...

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