随着 AIGC 图像生成技术的流行，后门攻击给开源社区的繁荣带来严重威胁，然而传统分类模型的后门防御技术无法适配 AIGC 图像生成。
AIGC正在迎来平台层面的集体热捧。 9月16日，腾讯视频官宣首届AI短片创作大赛，面向全球创作者征集AI短片。而事实上，今年以来，爱奇艺、快手、抖音等多个平台均纷纷加码AIGC相关扶持与创投计划。相较去年偏重于“创意尝鲜”，平台今年的重点已明显转向“商业落地”的探索。
今天，AI 行业发展更进一步，将“光”引入 AIGC 领域，完全基于系统硬件物理定律，首次实现了具备特定特征的全新（未见过的）图像生成。来自加州大学洛杉矶分校的研究团队成功实现了手写数字、时尚产品、蝴蝶、人脸及艺术品（如梵高风格）的单色与多色图像光学生成，且整体性能媲美基于数字神经网络的生成式模型。
自回归模型，是 AIGC 领域一块迷人的基石。开发者们一直在探索它在视觉生成领域的边界，从经典的离散序列生成，到结合强大扩散模型的混合范式，每一步都凝聚了社区的智慧。
这篇文章，我会从几个真实的案例出发，深度拆解一下星流这款产品，以及聊聊：为什么我认为「可控」才是真正的生产力？星流到底如何做到「可控」？以及，「可控性」为什么会是下一阶段 AIGC 的竞争关键?
「天临七年」，毕业论文除了查重之外又多了一道关卡—— AIGC 检测（人工智能生成内容检测）。
6 月 16 日，腾讯 AI Lab 推出并开源 SongGeneration 音乐生成大模型，专注解决音乐 AIGC 中音质、音乐性与生成速度这三大共性难题
「真格十问」是一个快问快答栏目。我们希望用十个问题，拆解可实操的产品成长方法，力求呈现「非共识但正确」的真知灼见。
2025 年第一款现象级的 AI 音乐爆品，就这么华丽丽地来了！3 月 26 日，国内「All in AGI 与 AIGC」的科技公司 —— 昆仑万维，发布了最新音乐大模型 Mureka V6 和 O1，给全球音乐圈带来了不小的震撼。
ChatGPT 平地一声雷，打乱了很多人、很多行业的轨迹和节奏。这两年模型发布的数量更是数不胜数，其中文本大模型就占据了 AIGC 赛道的半壁江山。关注我的家人们永远都是抢占 AI 高地的冲锋者。
