AI

调查显示大多数 iPhone 和三星 Galaxy 用户认为 AI 功能无用

近日，二手手机市场 SellCell 对2000多名智能手机用户进行了一项调查，结果显示，73% 的 iPhone 用户和87% 的三星 Galaxy 用户认为人工智能（AI）在他们的智能手机使用体验中几乎没有价值。近年来，随着 iPhone 和 Galaxy 手机纷纷引入 AI 功能，消费者的真实反应引发了人们的关注。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商MidjourneySellCell 的调查对象均为具备 AI 功能的手机用户，包括 iPhone15Pro 及更新机型和 Galaxy S22及更新机型。

3/10/2025 10:28:00 AM

AI在线

S3FT选择性自监督微调：通过智能选择训练样本提升大模型整体表现

选择性自我监督微调（Selective Self-to-Supervised Fine-Tuning，S3FT）是一种创新的大语言模型微调方法，该方法通过部署专门的语义等价性判断器来识别训练集中模型自身生成的正确响应。在微调过程中，S3FT策略性地结合这些正确响应与剩余样本的标准答案（或其释义版本）来优化模型。与传统监督微调（SFT）相比，S3FT不仅在特定任务上表现出更优的性能，还显著提升了模型的跨域泛化能力。

3/10/2025 10:24:04 AM

佚名

全球 75.9% 办公室已将ChatGPT纳入工作流程，AI 助力职场新变革

根据 DeskTime 最近发布的一项研究，ChatGPT 已经成为全球办公室中使用最广泛的人工智能工具，预计到2024年底，其在职场中的采用率将达到75.9%。这一调查覆盖了97家公司和2385名员工，时间跨度从2023年1月至2024年12月。随着 AI 技术的发展，ChatGPT 在工作中的应用场景也不断扩大，其便捷性和高效性赢得了员工的普遍欢迎。

3/10/2025 10:24:00 AM

AI在线

准博士生把导师履历论文输入ChatGPT，制成「AI评委」！顺利通过资格考试

美国学生发现了ChatGPT的创意新用途！ 2024年8月，渴望成为University of Colorado生物医学博士生的Adriana Ivich，面临着博士资格考试的挑战。在这场考试中，她不仅要详细阐述自己的研究计划，还得接受评审委员会的闭门「拷问」。

3/10/2025 9:55:00 AM

新智元

10²⁶参数，AGI还需70年！清华人大预测届时GPU总价达4000万倍苹果市值

AGI，就在今年；诺奖级AI，将2026年-2027年诞生。不论是奥特曼，还是Anthropic首席执行官Dario Amodei，AI界科技大佬纷纷认为「超级智能」近在眼前。甚至，几天前，纽约时报的一篇文章称，美国政府知道AGI要来，并有了相应的想法和对策。

3/10/2025 9:42:00 AM

新智元

1.5B硬刚GPT-4o，CMU祭出LCPO提示可控思考！每token性能较S1暴涨2倍

一个只有15亿参数的小模型，竟然能在相同token预算下挑战GPT-4o的性能！最近，CMU团队推出了「长度控制策略优化」（LCPO），它让AI的推理过程不再是「一刀切」，而是像个聪明管家，能根据任务需求灵活调整「思考」长度。无论是啃下复杂的数学难题，还是快速解答简单问题，这个名叫L1的模型都游刃有余。

3/10/2025 9:38:00 AM

新智元

超越 Mistral 和 Qwen：谷歌 Gemini Embedding 登顶 MTEB，问鼎最强文本嵌入 AI 模型

Gemini Embedding的发布标志着谷歌在AI文本处理领域的又一次突破。其卓越的性能和广泛的应用潜力，不仅为谷歌搜索和云服务提供了强大支持，也为企业用户带来了更多可能性。

3/10/2025 9:30:27 AM

故渊

Ilya错了？Scaling另有他用，ViT大佬力挺谷歌1000亿数据新发现

预训练Scaling Law到尽头了？ ViT大佬翟晓华（Xiaohua Zhai）并不这样认为，至少在多模态模型上并非如此。他公布了最新的关于多模态Scaling的最新见解，而训练数据达到了1000亿的规模！

3/10/2025 9:30:00 AM

新智元

精度效率双冠王！时序预测新范式TimeDistill：跨架构知识蒸馏，全面超越SOTA

如何在保证预测精度的同时降低计算成本，是时序预测应用面临的核心挑战。传统的时序预测模型（如基于Transformer或CNN的复杂结构）虽在精度上表现卓越，但计算开销往往难以满足实际部署需求。而轻量级MLP（多层感知器）虽然具备较高的推理速度，却常因建模能力不足，导致预测精度较低。

3/10/2025 9:22:00 AM

新智元

手搓RAG新增功能：递归检索与迭代查询+重回成熟框架API

在上那篇提到的我手搓的那个 RAG 项目新增功能中，漏掉了递归检索与迭代查询，这篇补上（源码见知识星球）。经过初步调试对召回效果有明显提升，这种方法解决了传统 RAG 的几个关键问题：处理复杂多步骤问题：通过多次迭代，分解复杂问题信息不足的补充：当初始检索结果不足以回答问题时，自动生成补充查询多角度信息收集：能够从不同角度收集相关信息1、递归检索具体实现递归检索函数（recursive_retrieval）（支持最多三次迭代查询）每次迭代使用混合检索（向量检索 BM25）获取信息使用 LLM 分析当前检索结果，判断是否需要进一步查询如果需要，LLM 会生成新的查询问题，用于下一轮检索换句话说，递归检索的工作原理可以理解为"先检索-后思考-再检索"的过程，模拟了人解决问题的方式：先获取一些信息，思考下是否足够，如果不够则继续查找更多相关信息。总之，好的结果不是一蹴而就的。

3/10/2025 9:20:00 AM

韦东东

DeepSeek同款GRPO训练大提速！魔搭开源全流程方案，支持多模态训练、训练加速和评测全链路

GRPO训练又有新的工具链可以用，这次来自于ModelScope魔搭社区。随着DeepSeek-R1的成功出圈，其使用的GRPO算法受到了业界的广泛关注。 GRPO训练是来自于PPO算法的一种改进，旨在利用采样原理对value model进行简化，以增大训练的稳定性和可维护性。

3/10/2025 9:10:00 AM

量子位

大模型本地部署的“隐形炸弹”，你的数据安全吗？

作者 | 朱雀实验室随着DeepSeek R1等开源大模型的火爆，越来越多的开发者、企业甚至开始尝试在本地部署大语言模型，享受AI带来的便利。然而近期腾讯混元安全团队-朱雀实验室发现：这些广受欢迎的AI工具中有不少存在安全隐患。如果使用不当，攻击者可能窃取用户数据、滥用算力资源，甚至控制用户设备。

3/10/2025 9:10:00 AM

腾讯技术工程

让SFT重新伟大！CMU等华人学者提出全新「批判式微调」，媲美复刻版DeepSeek

模仿是传统语言模型训练的主要方式。 LLM在解决现实世界问题方面之所以表现出前所未有的性能，其中一项核心技术是监督微调（SFT）。在SFT的过程中，模型被要求模仿人类标注或合成的高质量回复，以增强通用指令遵循能力。

3/10/2025 9:00:00 AM

新智元

DeepSeek占比升至9.6%，稳居全球第二！「全球生成式AI行业趋势」发布

近日，SimilarWeb发布了最新的「全球生成式AI行业趋势」报告。报告中详细分析了截至2月28日，全球生成式AI工具在各个领域的趋势和表现。报告链接：，AI工具在过去12周的增速约为20%，其中代码自动补全与DevOps增长高达72%。

3/10/2025 8:55:00 AM

新智元

世界首个人类脑细胞计算机诞生！能编程还能活体计算，售价3万5美金

就在刚刚，世界上第一台「合成生物智能」生物计算机诞生了！ Cortical lab推出的这款计算机，是由人类神经元直接集成到硅芯片上，可以编程和自适应，甚至还能活体计算。合成生物智能，再次创造奇迹。

3/10/2025 8:52:00 AM

新智元

狂揽1.3亿美金！AlphaGo大神组队Gemini大牛，用RL打造超级智能，英伟达抢投

正如Ilya所说，AI的下一步，就是「超级智能」。近日，由DeepMind近12年老将、做出AlphaGo/AlphaZero/MuZero等项目的超级天才Ioannis Antonoglou，和Gemini强化学习的核心负责人Misha Laskin，联合成立的初创Reflection AI终于浮出了水面。 Reflection AI的目标十分明确——构建超级智能自主系统！

3/10/2025 8:38:00 AM

新智元

ICLR 2025 Spotlight |「免费」多模态信息助力3D小样本分割

该文章的第一作者安照崇，目前在哥本哈根大学攻读博士学位，导师为 Serge Belongie。他硕士毕业于苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich），在硕士期间，他跟随导师 Luc Van Gool 进行了多个研究项目。他的主要研究方向包括场景理解、小样本学习以及多模态学习。

3/10/2025 8:25:00 AM

机器之心

攻破OpenAI o1/o3、DeepSeek R1防线，安全推理过程反成大模型「阿喀琉斯之踵」

本文共同第一作者是杜克大学计算进化智能中心的博士生郭士霆、张健一，导师为陈怡然教授。在通往 AGI 的道路上，大型推理模型（LRMs）正以前所未有的速度迭代进化：OpenAI 的 o 系列模型凭借类人推理能力刷新多项基准，DeepSeek-R1 以极低的训练成本实现完全不输 o 系列模型的性能突破。然而，在这股追求推理性能的浪潮之下，一个关乎技术伦理的隐忧正在浮现 —— 当模型运用自身强大的推理能力进行安全审查时，「展示安全推理思维链」这种透明化机制是否会暴露安全隐患？

3/10/2025 8:10:00 AM