1.即插即用，完美兼容：SD社区的图生视频插件I2V-Adapter来了
图像到视频生成（I2V）任务旨在将静态图像转化为动态视频，这是计算机视觉领域的一大挑战。其难点在于从单张图像中提取并生成时间维度的动态信息，同时确保图像内容的真实性和视觉上的连贯性。大多数现有的 I2V 方法依赖于复杂的模型架构和大量的训练数据来实现这一目标。
近期，由快手主导的一项新研究成果《I2V-Adapter: A General Image-to-Video Adapter for Video Diffusion Models》发布，该研究引入了一个创新的图像到视频转换方法，提出了一种轻量级适配器模块，即 I2V-Adapter，它能够在不需要改变现有文本到视频生成（T2V）模型原始结构和预训练参数的情况下，将静态图像转换成动态视频。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2312.16693.pdf
项目主页：https://i2v-adapter.github.io/index.html
代码地址：https://github.com/I2V-Adapter/I2V-Adapter-repo
2.五种资源类别，如何提高大语言模型的资源效率，超详细综述来了
资源高效的 LLM 需要理解 LLM 生命周期中涉及的关键资源。在这项综述中，作者将这些资源系统地归类为五个主要类别：计算、内存、能源、资金和通信成本。高效性在这里被定义为投入资源与产出的比例，一个更高效的系统能够在消耗更少资源的同时产生相同水平的输出。因此，一个资源高效的 LLM 旨在在所有这些维度上最大化性能和能力，同时最小化资源开销，从而实现更可持续和更易获取的 AI 解决方案。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2401.00625
3.字节&复旦大学多模态大模型解读视频太香了
https://arxiv.org/abs/2401.06071
4.微软超越苹果成市值最大公司！Sam Altman 对话盖茨，OpenAI 很多事与 YC 建议完全相反
截止本周五收盘，微软市值达到 28872.11 亿美元，超过苹果公司的 28746.76 亿美元，成为美股市值最大的公司，而在不久前微软创始人 Bill Gates 与Sam Altman 展开了一次对谈。
他们探讨了 AI 技术的现状、未来方向以及对社会和工业的深远影响，除了 AI 技术背后的复杂性，还提供了管理与创新方面的独到见解，核心内容不限于：
技术创新与发展策略：Sam 强调了 OpenAI 在 AI 研究和开发方面的领导地位，尤其是他们对于长期研究与发展的承诺，以及他们在实现智能技术方面的开拓性工作。
组织与团队构建：讨论了构建高效团队的重要性，以及如何在一个较年长、经验丰富的工作环境中激发创新。他强调了拥有共同愿景和使命的重要性，并让团队成员在实现这一愿景的过程中保持自主性。
风险与机遇的权衡：Sam 谈到了创业和技术创新中的风险承担，特别是在留下舒适区、追求更高目标时的心理挑战。
AI 的社会影响：讨论了 AI 在解决复杂社会问题（如教育和医疗保健）方面的潜力，同时也关注了技术发展可能带来的伦理和社会挑战。
合作与竞争：Sam 强调了与大型技术公司（如微软）合作的重要性，这样的合作为 OpenAI 提供了实现其愿景所需的资源和支持。
具体内容关注公众号：比尔盖茨（这是官方号）
5.大模型隐蔽后门震惊马斯克：平时人畜无害，提到关键字瞬间“破防”
经过特殊训练，它们就可以做到平时深藏不露，遇到关键词就毫无征兆地变坏。
而且，一旦训练完成，现有的安全策略都毫无办法。
ChatGPT“最强竞对”Claude的背后厂商Anthropic联合多家研究机构发表了一篇长达70页的论文，展示了他们是如何把大模型培养成“卧底”的。
他们给大模型植入了后门，让模型学会了“潜伏和伪装”——
被植入后门的模型平时看起来都是人畜无害，正常地回答用户提问。
可一旦识别到预设的关键词，它们就会开始“搞破坏”，生成恶意内容或有害代码。
这篇论文一经发布就引起了广泛关注，OpenAI的科学家Karpathy表示自己也曾想象过相似的场景。
他指出，这可能是比提示词注入攻击还要严峻的安全问题。
https://arxiv.org/abs/2401.05566
6.ChatGPT在亚马逊上「开网店」，一夜之间成了网红
「我们的 [产品] 可用于多种任务，例如 [任务 1]、[任务 2] 和 [任务 3]，使其成为你家庭的多功能补充。」
没想到，ChatGPT 的机器人话竟然在电商网站上火了。
GPT-5 的发布还尚需时日，最近 OpenAI 正在发力大语言模型的应用，开出了应用商店 GPT Store。与此同时，用户们也在积极探索各种 ChatGPT 的应用方向。