
MiroMind的MiroThinker 1.5:万亿级AI,成本仅为一小部分
MiroMind的MiroThinker 1.5,一个拥有300亿参数的模型,以显著降低的成本实现了与万亿参数AI系统相当的性能,标志着向高效且可部署的AI代理迈出了一大步。 这一进步为企业提供了用于复杂推理和工具使用的开放权重替代方案,挑战了对昂贵、专有模型和专用代理的依赖。 通过优先考虑可验证的推理,MiroThinker 1.5还旨在缓解AI幻觉这一长期存在的挑战,为更可靠的实际应用铺平道路。


DoorDash 证实,在一段病毒式传播的社交媒体帖子之后,该公司已封禁了一名涉嫌使用人工智能生成的图像来虚假声称已完成送货的司机。奥斯汀居民 Byrne Hobart 在 X(前身为 Twitter)上报告了这起事件,称该司机接受了订单,立即将其标记为已送达,并提交了一张看似是人工智能生成的 DoorDash 订单在他家前门的图像。
Hobart 的帖子引起了广泛关注,另一位用户声称在奥斯汀也遇到了与同一司机显示名称类似的事件。“太棒了,”Hobart 在 X 上写道,并分享了这张图片。“DoorDash 司机接受了订单,立即将其标记为已送达,并提交了一张人工智能生成的 DoorDash 订单(左)在我们前门(右)的图像。”
一位 DoorDash 发言人告诉 TechCrunch,该公司已对此事进行了调查,并停用了该司机的帐户。
Hobart 推测,该司机可能使用了越狱手机上的被盗帐户,可能通过 DoorDash 的一项功能访问了他家前门之前送货的图像。这引发了人们对用户数据安全以及滥用送货平台功能的可能性的担忧。
该事件凸显了人工智能日益增长的复杂性及其用于欺诈活动的可能性。生成式人工智能模型现在可以创建逼真的图像,使得区分真实内容和虚假内容变得困难。这给依赖视觉验证来提供送货确认等服务的公司带来了挑战。
专家指出,检测人工智能生成的图像需要先进的技术,包括分析元数据、检查图像伪影以及使用人工智能驱动的检测工具。然而,这些方法并非万无一失,欺诈者也在不断开发新的方法来规避检测。
该事件还强调了人工智能生成内容的更广泛的社会影响。随着人工智能技术的进步,开发强大的保障措施以防止其在诈骗、虚假信息宣传和其他恶意活动中被滥用变得越来越重要。公司和个人必须保持警惕,并采取策略来验证数字内容的真实性。
DoorDash 尚未发布有关其调查或为防止类似事件发生的具体措施的更多细节。该公司对此次事件的反应可能会为送货平台如何应对与人工智能相关的欺诈威胁树立先例。
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