视频生成控制提升几十倍，新一代轻量级ControlNeXt火

视频生成控制提升几十倍，新一代轻量级ControlNeXt火了 【黑马早报】俞敏洪回应遭网暴；中金公司降职降薪传言属实；法国电信大亨加入字节跳动董事会；铁路新规明确可拒绝买短乘长继续乘车..._推荐， 

视频生成控制提升几十倍，新一代轻量级ControlNeXt火了

机器之心原创

编辑：杜伟

最近，又一款国产 AI 神器吸引了众网友和圈内研究人员的关注！它就是全新的图像和视频生成控制工具 —— ControlNeXt，由思谋科技创始人、港科大讲座教授贾佳亚团队开发。

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从命名来看，ControlNeXt 「致敬」了斯坦福大学研究团队在 2023 年 2 月提出的 ControlNet，通过引入一些额外的控制信号，让预训练的图像扩散模型（如 Stable Diffusion）根据预设的条件调整和优化，实现线稿生成全彩图，还能做语义分割、边缘检测、人体姿势识别。

如果说 ControlNet 开启了大模型多样化玩法的先河，那么 ControlNeXt 在生成速度、精准控制和用户友好性等方面迎来全方位优化。重要的是，ControlNeXt 只用不到 ControlNet 10% 的训练参数，可以称得上是下一代「小钢炮版」ControlNet 了。

截至目前，ControlNeXt 兼容了多款 Stable Diffusion 家族图像生成模型（包括 SD1.5、SDXL、SD3），以及视频生成模型 SVD。并且，ControlNeXt 对这些模型都做到即插即用，无需额外配置便能轻松玩转各种控制指令，便捷性拉满。该项目的 GitHub 星标已达 1.1k。

项目地址：https://github.com/dvlab-research/ControlNeXt

实战效果究竟如何？下面一波 ControlNeXt 的 Demo 示例会给我们答案。

ControlNeXt 支持 Canny（边缘）条件控制，在 SDXL 中，通过提取下图（最左）输入图像的 Canny 边缘，输出不同风格的图像。

当然，更复杂的画面轮廓和控制线条也能轻松搞定。

ControlNeXt 还支持掩模（mask）和景深（depth）条件控制，下图分别为 SD 1.5 中掩模与景深可控生成效果，很有一笔成画的味道。

同样在 SD 1.5 中，ControlNeXt 支持姿势（pose）条件控制，并且无需训练即可无缝集成各种 LoRA 权重。配合使用人体姿势控制与 LoRA，在保持动作相同的前提下，多样风格的人物呼之欲出，比如战士（Warrior）、原神（Genshin）、国画（Chinese Painting）和动画（Animation）。

使用 ControlNeXt 后，SD3 支持了超分辨率（SR），让模糊图像「变身」超高清画质。

在视频生成模型 SVD 中，ControlNeXt 实现了对人体姿势动作的整体控制，尤其连手指动作的模仿都非常精准。

不夸张的说，在视觉条件生成这块，ControlNeXt 成为了更全能的「选手」。它的亮眼视效折服了网友，甚至有人认为「ControlNeXt 是游戏改变者，在可控图像和视频生成方面表现出色，可以想象未来社区会拿它做更多二创工作。」

而 ControlNeXt 体验全方位提升的背后，离不开贾佳亚团队在轻量级条件控制模块设计、控制注入位置和方式的选择、交叉归一化技术的使用等多个方面的独到思路。

正是有了这些创新，才带来了 ControlNeXt 训练参数、计算开销和内存占用的全面「瘦身」，以及模型训练收敛和推理层面的「提速」。

架构创新

让 ControlNeXt 更轻、更快、更强

在剖析 ControlNeXt 有哪些创新之前，我们先来了解一下当前可控生成方法的不足，这样更能看到贾佳亚团队在架构上「有的放矢」的优化。

以 ControlNet、T2I-Adapter 等典型方法为例，它们通过添加并行分支或适配器来处理和注入额外条件。接下来与去噪主分支并行处理辅助控制以提取细粒度特征，利用零卷积和交叉注意力来整合条件控制并指导去噪过程。

这些操作往往会带来计算成本和训练开销的显著增加，甚至导致 GPU 内存增加一倍，还需要引入大量新的训练参数。尤其针对视频生成模型，需要重复处理每个单独帧，挑战更大。

贾佳亚团队首先要做的便是架构层面的剪枝。他们认为，预训练的大型生成模型已经足够强大，无需引入大量额外参数来实现控制生成能力。ControlNeXt 移除 ControlNet 中庞大的控制分支（control branch），改而使用由多个 ResNet 块组成的轻量级卷积模块。

ControlNeXt 整体训练流程

该模块的规模比预训练模型小得多，用于从控制条件中提取景深、人体姿势骨骼、边缘图等特征表示，并与去噪特征对齐。过程中更多依赖模型本身来处理控制信号，在训练期间冻结大部分预训练模块，并有选择性地优化模型的一小部分可学习参数，最大程度降低训练过程中可能出现的遗忘风险。

从结果来看，在适配 SD、SDXL、SVD 等预训练模型时，ControlNeXt 的训练参数量通常不及 ControlNet 的 10%，计算开销和内存占用大大降低。ControlNeXt 在 SD 1.5、SDXL 和 SVD 中的可学习参数量分别为 3000 万、1.08 亿和 5500 万，相较于 ControlNet 有了数量级减少（3.61 亿、12.51 亿和 6.82 亿）。

同时轻量级模块的引入使得 ControlNeXt 在推理阶段不会出现明显的延迟，因而生成速度会更快。如下图所示，在 SD 1.5、SDXL 和 SVD 模型中，ControlNeXt 的推理时间更短，相较于 ControlNet 更具效率优势。

另一方面，ControlNeXt 在控制条件的注入层面做了创新。他们观察到，在大多数可控生成任务中，条件控制的形式往往很简单或与去噪特征保持高度一致，因而没有必要在去噪网络的每一层重复注入控制信息。

贾佳亚团队选择在网络中间层聚合并对齐条件控制特征与去噪特征，这里用到了关键的交叉归一化（Cross Normalization）技术。该技术让 ControlNeXt 不用像传统方法那样利用零初始化来引入额外学习参数，还解决了初始化阶段的训练不稳定性和收敛速度慢等问题。

得益于交叉归一化，ControlNeXt 的训练速度得到提升，并在训练初期也能确保生成控制的有效性，降低对网络权重初始化的敏感度。从下图可以看到，ControlNeXt 实现了更快的训练收敛和数据拟合，只需要 400 步左右便开始收敛。相比之下，ControlNet 则需要走完十倍甚至几十倍的训练步数。

可以说，ControlNeXt 很好解决了以往可控生成方法存在的较高计算成本、GPU 内存占用和推理时延，用更少参数、更低成本实现了与以往方法相当甚至更好的控制效果和泛化性能。

而跳出此次研究本身，ControlNeXt 也是过去两年贾佳亚团队努力方向的写照，他们致力于拿少参数、少算力来深挖大模型潜能。这显然与当前大模型领域的「摩尔定律」Scaling Law 走的是不同的路，后者通常凭借大参数、大数据和大算力来提升模型性能。

不盲跟 Scaling Law

走出不一样的大模型之路

当前，Scaling Law 仍然在发挥着作用，通过「加码」参数、数据和算力来增效是大多数圈内玩家的主流做法，OpenAI 的 GPT 系列模型是其中的典型代表，对大模型领域产生了深远的影响。

随之而来的是更高的训练成本、更多的数据和计算资源，这些不会对财力雄厚的大厂们造成太多压力。但对那些预算相对不足的科研机构和个人开发者而言，挑战很大，尤其是当下 GPU 显卡还越来越贵。

其实，拼 Scaling Law 并不是模型提效的唯一途径，从长期看也有局限性。很多业内人士认为，随着时间推移，当模型参数规模达到一定程度时，性能提升速度可能会放缓。同时高质量训练数据的持续获取也是亟需解决的一大难题。

今年 6 月，普林斯顿大学计算机科学系教授 Arvind Narayanan 等二人在他们的文章《AI scaling myths》中表示 AI 行业正经历模型规模下行的压力，过去一年大部分开发工作落在了小模型上，比如 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet、谷歌的 Gemini 1.5 Pro，甚至 OpenAI 也推出了 GPT-4o mini，参数规模虽小、性能同样强大且更便宜。

贾佳亚团队秉持类似理念，没有选择无限堆数据、参数和算力的传统做法。2024 世界机器人大会上，贾佳亚在接受采访时谈到了 Scaling Law，他表示在自己团队的研究中不会对它进行明确的定义，使用 1 万张卡训练出来的模型或系统不一定就比 5000 张卡训练出的更好。

贾佳亚认为应该更多地在模型算法层面进行创新，在工程层面最大程度地提高 GPU 显卡的利用率、降低功耗，力求用更少的计算量达到同样的效果。

同时关注偏垂类的行业和场景，通过持续的技术迭代，把算力等资源投入集中在一点，将某个领域的模型做得更精、更专，而不像其他玩家那样耗巨资开发超大规模通用大模型。

小算力也能出大成果

包括 ControlNeXt 在内，不盲从 Scaling Law 的思路已经在贾佳亚团队过去两年的系列成果中得到了充分验证，覆盖了多模态大模型、超长文本扩展技术和视觉语言模型等多个研究方向。

2023 年 8 月，贾佳亚团队提出 LISA，解锁多模态大模型「推理分割」能力。LISA 只需要在 8 张 24GB 显存的 3090 显卡上进行 10000 次迭代训练，即可完成 70 亿参数模型的训练。

结果表明，LISA 在训练中仅使用不包含复杂推理的分割数据，就能在推理分割任务上展现出优异的零样本泛化能力，并在使用额外的推理分割数据微调后让分割效果更上一个台阶。

LISA 效果展示

LISA 的成功只是少算力探索的牛刀小试，贾佳亚团队在 2023 年 10 月提出了超长文本扩展技术 LongLoRA，在单台 8x A100 设备上，LongLoRA 将 LLaMA2 7B 从 4k 上下文扩展到 100k， LLaMA2 70B 扩展到 32k。LongLoRA 还被接收为 ICLR 2024 Oral。

在喂给 LongLoRA 加持的 Llama2-13B 超长篇幅的科幻巨著《三体》后，它可以为你详细总结「史强对整个人类社会的重要性」。

该团队还于 2023 年 12 月提出 LLaMA-VID，旨在解决视觉语言模型在处理长视频时因视觉 token 过多导致的计算负担，通过将视频中每一帧图像的 token 数压缩到了 2 个，实现了单图之外短视频甚至 3 小时时长电影的输入处理。

LLaMA-VID 被 ECCV 2024 接收。此外，贾佳亚团队还提供了 LLaMA-VID 试用版本，由单个 3090 GPU 实现，支持 30 分钟的视频处理。感兴趣的小伙伴可以尝试一下。

今年 4 月，贾佳亚团队又提出了 Mini-Gemini，从高清图像精确理解、高质量数据集、结合图像推理与生成三个层面挖掘视觉语言模型的潜力。

为了增强视觉 token，Mini-Gemini 利用额外的视觉编码器来做高分辨率优化。同时仅使用 2-3M 数据，便实现了对图像理解、推理和生成的统一流程。实验结果表明，Mini-Gemini 在各种 Zero-shot 的榜单上毫不逊色各大厂用大量数据堆出来的模型。

在延续谷歌 Gemini 识别图片内容并给出建议的能力基础上，Mini-Gemini 还能生成一只对应的毛绒小熊

对于开源社区最大的好消息是，Mini-Gemini 的代码、模型和数据全部开源，让开发者们体验「GPT-4 + Dall-E 3」的强大组合。贾佳亚透露，Mini-Gemini 第二个版本即将到来，届时将接入语音模块。

得益于开源以及算力需求相对低的特性，贾佳亚团队的项目在 GitHub 上受到了开发者的广泛喜爱，LISA、LongLoRA 和 Mini-Gemini 的星标数分别达到了 1.7k、2.6k 和 3.1k。

从 LISA 到最新提出的 ControlNeXt，贾佳亚团队走稳了少参数、小算力突破这条路。由于计算资源投入不大，这些模型也更容易实现商业化应用落地。

可以预见，未来在持续技术创新的驱动下，我们将看到更多「小而弥坚」的大模型成果出现。


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【黑马早报】俞敏洪回应遭网暴；中金公司降职降薪传言属实；法国电信大亨加入字节跳动董事会；铁路新规明确可拒绝买短乘长继续乘车...

2024-09-02 08:26 黑马早报

今日头条

证监会：纠治拜金主义

9月1日，在2024年“金融教育宣传月”启动仪式上，中国证监会副主席陈华平指出，良好的行业文化是金融业持续健康发展的重要基础，也是吸引投资者、取信投资者、让投资者放心交易的重要法宝。“我们将在证券基金期货行业中大力弘扬诚实守信、以义取利、稳健审慎、守正创新、依法合规的中国特色金融文化，纠治拜金主义、奢靡享乐、急功近利、过度投机、‘炫富’等不良风气，引导从业人员珍惜职业声誉、恪守职业道德，以诚信、专业、廉洁、负责的行业形象凝聚投资者的信任和信心。”陈华平说。（上证报）

铁路新规明确列车有权拒绝“买短乘长”旅客继续乘车：防止严重超员

据澎湃新闻，9月1日，2024版《中国国家铁路集团有限公司铁路旅客运输规程》（简称《国铁集团客规》）在铁路12306网站全文发布，并于当日起施行。

澎湃新闻注意到，除了将此前已实施的举措，如扩大车票改签办理范围、增加实名制购票有效身份证件类型写入新规外，修订越站乘车条款成了此次国铁集团客规变动的一处重点。

具体来看，在2023版《国铁集团客规》第三十五条“旅客要求越过车票到站继续乘车时，须在原车票到站前提出，在有运输能力的情况下列车可予以办理，核收越站区间的票款”基础上，2024版《国铁集团客规》第三十五条明确，旅客要求越过车票到站继续乘车时，须在原车票到站前提出，在有运输能力的情况下列车可予以办理，核收越站区间的票款；无运输能力时，列车有权拒绝旅客补票和继续乘车。

国铁集团方面表示，这主要考虑是防止列车严重超员引发各类风险，有效保障列车运行安全秩序和旅客乘车体验。

2024“人工智能+”年度榜单 开始征集

2024年《政府工作报告》提出“人工智能+“和“新质生产力"。国家层面，开始大力开展“人工智能+“行动,更好地赋能千行百业。企业层面,无论是执掌商业巨轮的企业家,亦或是锋芒毕露的创业者,都在不断拓展Al的应用边界，推动AI和各个产业领域深入融合。

为响应国家开展“人工智能+"行动的号召,更好地助力中小企业AI化，进一步加速人工智能产业的创新与应用。在工业和信息化部工业文化发展中心的指导下,创业黑马开展案例评估征集任务承担工作,并同步发起《2024“人工智能+"企业TOP50》和《2024"AI创新应用"案例TOP50》榜单征集。

公司人物

新能源车企8月成绩单出炉

9月1日，蔚来汽车、小鹏汽车和理想汽车等国内车企纷纷公布最新交付成绩。

赛力斯（SH601127，股价元，市值1213亿元）：8月新能源汽车销量36,181辆，同比增长，其中赛力斯汽车销量34,242辆，同比增长。本年累计销量279,306辆，同比增长。

蔚来-SW（HK09866，股价港元，市值亿港元）：8月交付新车20,176台，连续4个月超2万台；今年1-8月，蔚来共交付新车128,100台，同比增长。截至目前，蔚来已累计交付新车577,694台。

比亚迪（SZ002594，股价元，市值7256亿元）：8月新能源汽车销量373,083辆，同比增长36%；纯电动乘用车销量148,470辆。

小鹏汽车-W（HK09868，股价港元，市值亿港元）：8月共交付新车14,036台，同比增长3%，环比增长26%。2024年1月-8月，小鹏汽车累计交付新车共77,209台，同比增长17% 。

理想汽车-W（HK02015，股价港元，市值1571亿港元）：8月，理想汽车交付新车48,122辆，同比增长。2024年1月至8月共计交付288,103辆。截至2024年8月31日，理想汽车累计交付921,467辆。

小米汽车：8月，小米SU7交付量超10000台，目前已连续3个月达成破万交付目标，预计11月提前完成全年10万台交付目标。

俞敏洪回应遭网暴

9月1日，周鸿祎发布了一则其和俞敏洪8月31日在亚布力论坛对话的视频，称自己本想安慰俞敏洪前一阵遭到的网暴，没想到俞敏洪状态比自己还好，定力很好。俞敏洪回应称，自己也会在意，但更多时候是思考这些事件对自己事业布局的影响。俞敏洪表示，自己所专注的是希望把新东方、东方甄选做好，把自己的个人生活打理好。到目前为止，没有因为网络上对其的舆论受到太大的影响。

宗馥莉接任娃哈哈集团法定代表人、董事长，董事会大变阵

据澎湃新闻，宗馥莉接任娃哈哈集团董事长。

8月31日，据天眼查，杭州娃哈哈集团有限公司发生工商变更，宗馥莉接替已经去世的宗庆后，出任娃哈哈法定代表人、董事长、总经理。

张晖、吴建林等多名高管退出董事、监事职务，新增叶雅琼、费军伟等为董事，王国祥为董事兼副总经理。股权穿透显示，宗庆后退出股东行列，杭州娃哈哈集团有限公司现由宗馥莉、杭州上城区文商旅投资控股集团有限公司、杭州娃哈哈集团有限公司基层工会联合委员会（职工持股会）3名股东共同持股。

公开资料显示，董事叶雅琼是娃哈哈政务中心总监，董事王国祥为娃哈哈集团副总经理，董事费军伟为杭州上城文商旅发展有限公司法定代表人、总经理，董事洪婵婵为宏胜集团管理副总经理，监事会主席孔沁铭来自上城区财政局。监事尹绪琼为娃哈哈创投总经理。

刘谦团队集体食物中毒 官方通报

8月31日，有网友表示，到了刘谦杭州魔术演出现场，被通知演出临时取消。据悉，刘谦当晚亲自出面解释称，自己的演出团队成员8月30日凌晨因食物中毒被送急诊，8月31日的演出被迫取消。据西湖发布，9月1日，杭州市西湖区食品药品安全委员会办公室发布《某演出团队部分成员腹泻事件初步调查情况通报》。

通报称：“2024年8月31日上午，我办接区疾控中心报告，浙江医院三墩院区陆续接诊18例腹泻病例，均为某演出团队成员。就诊人员经门诊治疗后已全部自行离院。我办接报后，立即组织区市场监管局区疾控中心，对提供该团队餐饮服务的饭店开展核实调查。目前已完成部分发病者的流调和该饭店的食品卫生学调查，部分病人生物样本、剩余食物、留样食物等41件相关样品送实验室检测，检测结果尚待报告。后续将根据流行病学调查、食品卫生学调查和实验室检测结果等资料，综合分析和判定事件性质。目前，涉事饭店已暂停营业。”

唐尚珺已到大学报到：有一定积蓄，基本生活费能保证，已申请助学贷款

据红星新闻，9月1日12时许，唐尚珺已经来到了华南师范大学，并前往光电科学与工程学院信息工程专业的本科生报到点报到，并被接待新生的学生带着入住宿舍。

在大学生活资金方面，唐尚珺申请了助学贷款。他提到，自己还有一些积蓄，大学的基本生活费能保证。在上大学前，他还自掏腰包付了8000多元费用用于家中的种树苗款，这对他来说是一大笔数目，“还挺心疼的”。

唐尚珺原计划自己和好友一起前来学校报到，没想到这会引起这么广泛的关注。他决定读大学备受关注，这次报到更吸引了大量的媒体前来报道。记者询问这会不会对他造成一定的压力，他调侃道：“是啊，你看我现在满头大汗。”

中金公司降职降薪传言属实

8月30日，中金公司一则网传消息“中金公司多人陆续收到降职级降薪资的邮件，如不签字接受，将根据公司统一安排推进后续工作”引起市场关注。第一财经记者从知情人士处独家了解到确有此事。

“相关考核前几个月就在做，此次相当于要员工签字确认接受降职级，并接受按对应职级进行薪资调整，如不接受相关安排，可以选择自行离职，不离职也不签字，公司将继续推进走流程统一安排降职降薪。”上述知情人士称。今年5月，第一财经从业内了解到，中金公司未来一段时间内的降薪和裁员计划，预计降薪幅度25%、投行业务条线裁员约1/3。上半年中金公司已减员246人，大陆地区及海外均有涉及。（第一财经日报）

曲美家居二代留学归来家里欠债48亿

8月30日晚间，曲美家居公布2024年中期业绩，上半年实现营业收入亿元，同比减少；归属于上市公司股东的净利润亿元，同比增长。《每日经济新闻》记者注意到，这家老牌但低调的北京家居企业，今年以一种特别的方式火了起来——董事长赵瑞海之子赵泽龙留学归来成了抖音大网红，主打人设是“负债48亿元，父债子还”。从4月发布第一条抖音以来，凭借接地气的人设和对公司存在问题的坦诚，赵泽龙很快成为曲美家居的“野生代言人”。

中报发布当日收盘，曲美家居股价报收元，与2022年初的超过14元相比，已跌超80%。而在2015年，曲美家居股价还曾一度站上过40元高峰。“哥，股票啥时候能起来？”也成为赵泽龙多条视频评论区的热门留言。

法国电信大亨加入字节跳动董事会

TikTok母公司字节跳动公司网站显示，Coatue Management创始人菲利普·拉方特（Philippe Laffont）已离开该公司董事会。与此同时，法国亿万富翁、伊利亚特电信集团（Iliad）创始人泽维尔·尼尔（Xavier Niel）加入字节跳动董事会。

中国电信App、小程序系统故障，线上账单、余额查询等受影响

9月1日消息，中国电信App发布公告，因系统故障，中国电信App、中国电信小程序等线上账单查询、余额查询、流量语音查询等业务会短暂受到影响，建议用户稍后进行操作。

蔚来否认破产传闻：虚假信息被大量恶意传播，已报警

据澎湃新闻，8月31日，蔚来法务部发布声明：网络上突然出现“蔚来宣布破产”的虚假信息，随后被大量恶意传播，涉嫌严重违法，对此我们已报警，并将采取其他法律手段追究法律责任。

哪吒汽车员工称被违法解除劳动合同，任职期间被侵权诽谤造黄谣，已报警并提起诉讼

哪吒汽车前员工@学姐很Nice- 近日在微博上发文称，就哪吒汽车违法解除劳动关系、因公大额垫付推拖报销，以及拒不配合查处造谣侵权人相关事宜，已向公安机关报警并向法院提起诉讼。（新浪科技）

华为常务董事余承东：新能源汽车的下半场是智能化

据每日经济新闻，9月1日，2024世界动力电池大会在四川宜宾开幕，会上，华为常务董事余承东发表了主旨演讲。他认为，在新能源汽车发展的下半场中，关键是智能化。

他说，新一代鸿蒙座舱经过了新的升级，从鸿蒙的人车互动迭代到多模大模型发展，能实现随手控车、声纹复刻等，“再次成为行业领先”。

余承东的演讲PPT还显示，智能车云是业界首发，在2025年将实现车位到车位，高速L3（自动驾驶级别）试点，而到了 2026年，版本能实现高速L3商用。余承东称，通过端到端的仿生大脑，新一代智能车云的决策会更类人，“有极强的AI能力去应对道路状况”。

岚图汽车：有水军账号恶意攻击抹黑岚图

9月1日，岚图汽车法务部发布声明称，注意到近期一部分水军账号，以“虚假/不实”的造谣信息，通过单一账号重复发布、多账号引用转发等形式，发起高频集中攻击，试图恶意攻击抹黑岚图品牌及产品。针对此类恶意抹黑及名誉侵权的违法行为，公司已经固定相关证据，将联合内外部律师、公安及网信部门，采取一切必要手段包括但不限于报警、诉讼等追究不良媒体、自媒体及幕后操纵者的法律责任。

2024年中国内地电影暑期档总票房达亿元，总场次创纪录

9月1日消息，据灯塔专业版数据，截至北京时间8月31日21时，2024年中国内地电影暑期档(6月1日—8月31日)以亿元(人民币，下同)的票房成绩落下帷幕，影片《抓娃娃》以亿元居档期票房首位。数据显示，2024年暑期档总观影人次亿，总场次数万场，打破中国影史暑期档总场次数纪录。

GPU公司象帝先回应解散传闻：未采取解散或清算，正进行人员优化

GPU公司象帝先近日被报道宣布解散，全员终止劳动合同。象帝先回应称公司并未采取解散或清算措施，正进行组织结构和人员配置优化，寻找融资机会。此外，公司力争适应行业发展和公司战略规划，保留并强化核心团队，推动国产GPU技术的突破和应用。（三言科技）

高盛被曝裁员计划

据《华尔街日报》报道，知情人士透露，高盛集团计划在全球范围内裁员超过1300人，作为低绩效员工淘汰计划的一部分。这次裁员预计将占高盛2024年员工总数的3%至4%。另据路透社消息，知情人士透露，高盛计划裁员数百人，作为针对低绩效员工的年度审查程序的一部分。路透社称，高盛发言人在给该媒体的声明中表示，《华尔街日报》报道的数字并不准确。二级市场上，周五高盛股价收盘上涨 ，该股今年以来上涨了34%，跑赢了大盘，也跑赢了大盘银行指数。（券商中国）

因发动机故障，福特在美召回逾9万辆汽车

9月1日，据美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）披露，福特汽车公司将召回部分2021-2022款配备升或升Nano EcoBoost发动机的野马、F-150、Edge、探险者、林肯航海家和林肯飞行家车型，共计90,736辆。召回原因为：发动机进气阀可能在行驶过程中破裂，从而导致发动机故障和驱动力丧失。（新浪财经）

AI 快讯

OpenAI据悉考虑调整公司架构，以提高对投资者的吸引力

据界面新闻，8月31日消息，OpenAI正在商谈调整公司架构以变得对投资者更加友好。OpenAI正在推进一项数十亿美元的融资计划，并致力于维持相较于谷歌和其他竞争对手的领先优势。知情人士称，OpenAI已就重组事宜与投资者交流，虽然尚未就最终形式达成一致，但通过寻求简化当前复杂的非营利结构，该公司可能对金主更具吸引力。

周鸿祎建议不要过度迷信AI：现在网上许多内容被污染投毒，大模型无法判断

周鸿祎日前出席亚布力论坛，在与俞敏洪直播互动时提到了AI安全挑战，他表示网上现在许多内容被污染、被投毒了，大模型无法判断这些到底对不对。他建议网友在使用AI时理性判断：“人工智能不是圣人，它只是一个参考，如果我们过度迷信 AI，把AI当成唯一的一个标准答案肯定不行，还要加上人类的判断力”。（三言财经）

用“AI人”模拟社会学实验，居然成功了？斯坦福、NYU用GPT-4模仿人类

斯坦福大学和纽约大学的研究发现，GPT-4等人工智能能够高精度地模拟人类行为，复制社会科学实验。研究者通过向AI提供人口统计特征和实验刺激，模拟了1万名"AI人"的反应，生成了社会科学实验报告。结果显示，AI的预测准确性在70项研究中与实际观察结果高度一致，甚至超过了人类专家。研究还发现，尽管训练数据存在不平等，AI预测的准确性在不同亚组间仍具有可比性。这项研究为低成本、快速的社会科学实验提供了可能。（新智元）

资本洞察

费曼动力完成超亿元Pre-A+轮融资

据悉，二氧化碳电解核心组件供应商费曼动力宣布完成超亿元Pre-A+轮融资。本轮融资由业内知名VC领投，水木清华校友种子基金、允泰资本、Hong Kong X跟投，老股东天创资本继续加持。

汉丞科技完成超亿元B轮融资

近日，汉丞科技宣布完成超亿元人民币B轮融资，由国际能源巨头企业福德士河（Fortescue）与高瓴创投（GL Ventures）共同领投。

先衍生物完成近亿元融资

据悉，云九资本早期投资企业先衍生物宣布已完成近亿元新一轮融资。此轮投资由怀格资本领投，中科创星、生物城菁创、华博器械、钧天创投、德厚投资等新老股东跟投。

豹摩能源完成3000万元A轮融资

近日，豹摩能源(上海)有限公司宣布成功完成了3000万元人民币的A轮融资。

科技前瞻

苹果iPhone 16 Pro渲染图再曝，新古铜色亮相

科技媒体9to5Mac日前分享了一张渲染图，展示了古铜色钛金属iPhone 16 Pro手机。从曝光的机模照片来看，苹果公司今年iPhone 16 Pro Max可能会放弃蓝色钛金属，并引入古铜色。该媒体表示，向其提供渲染图的消息源，曾于去年iPhone 15 Pro发布之前，正确曝料了自然灰钛金属颜色，因此本次曝料的可信度较高。（IT之家）

曝苹果正开发低端妙控键盘

据彭博社记者马克?古尔曼最新报道，苹果正在为基本款 iPad 和新款 iPad Air 测试一款新的低端妙控键盘。据了解，与 5 月份在 iPad Pro 系列中推出的妙控键盘不同，这款更便宜的妙控键盘可能会使用更便宜的硅胶材料。古尔曼预计这款键盘将在 2025 年中左右发布。

华晨宝马X1 M35Li车型上市

据了解，华晨宝马X1 M35Li SUV于目前召开的2024成都车展中正式上市，该车是首款国产的宝马M性能车款，基于在售长轴距宝马X1打造，官方指导价为万元。（凤凰汽车）

［本文作者i黑马，i黑马原创。如需转载请联系微信公众号（ID:iheima）授权，未经授权，转载必究。］

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