杜塞尔多夫讯，AI初创企业Synthflow近日完成2000万美元（约合人民币1.45亿元）融资。此次A轮融资由美国投资机构安克创投（Accel）领投，该机构曾投资支付平台Klarna、流媒体Spotify及流程优化软件Celonis。现有投资方Atlantic Labs和Singular也参与本轮注资。《商报》独家获悉此消息。
基础模型严重依赖大规模、高质量人工标注数据来学习适应新任务、领域。为解决这一难题，来自北京大学、MIT等机构的研究者们提出了一种名为「合成数据强化学习」（Synthetic Data RL）的通用框架。该框架仅需用户提供一个简单的任务定义，即可全自动地生成高质量合成数据。
从OpenAI 的 4o 到 Stable Diffusion，能够根据文本提示生成逼真图像的 AI 基础模型如今已比比皆是。相比之下，能够仅凭文本提示就生成完整、连贯的 3D 在线环境的基础模型才刚刚崭露头角。
现有的数据合成方法在合理性和分布一致性方面存在不足，且缺乏自动适配不同数据的能力，扩展性较差。
据 TechCrunch 报道，Synthesia 今天确认已完成 1.8 亿美元的融资轮，这轮 D 系列融资使公司的估值达到 21 亿美元。
研究人员提出首个可以渲染高动态范围（High Dynamic Range, HDR）自然光的3DGaussian Splatting模型HDR-GS，以用于新视角合成（Novel View Synthesis, NVS）。
近日，谷歌DeepMind发表的一项研究登上了Nature期刊的封面，研究人员开发了一种名为SynthID-Text的水印方案，已经在自家的Gemini上投入使用，跟踪AI生成的文本内容，使其无所遁形。
尽管生成式人工智能（AI）正在改变全球内容生产的格局，但诸多严峻挑战也随之而来：如何准确识别由 AI 生成的内容并防止其被滥用，尤其是在文本生成领域，已成为困扰越来越多人的一大难题。
现如今，大型语言模型（LLM）生成的内容已经充斥了整个互联网，并且这些模型还能模仿各种类似真人的语气和行文风格，让人难以分辨眼前的文本究竟来自人类还是 AI。
全球每年有近 500 万人死于抗生素耐药性，因此迫切需要新的方法来对抗耐药菌株。AI 方法可以发现新的抗生素，但现有方法有明显的局限性。性质预测模型很难扩展到大型化学空间。直接设计分子的生成模型可以快速探索广阔的化学空间，但生成的分子难以合成。
