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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。
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」。
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。
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。
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。
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！
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。
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。
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。
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。
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。
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%。
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。
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！
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。
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？
平衡AI创新与风险的两个框架
风险从未如此之高。 未能适应的企业将成为AI时代的宝丽来和百视达，然而，仓促实施也会带来自身的危险。 2021年2月，Zillow宣布将开始购买由机器学习算法估值的房产，这一举动被广泛赞誉为迈入AI新世界的勇敢一步，然而八个月后，这个新业务部门以约3亿美元的亏损告终。
Anthropic预测26年AI智力堪比诺奖得主！美国AI行动计划发布在即，五角大楼紧急布局
截止到2026-2027年，AI智力水平将达到诺奖级得主。 Anthropic最新长文，再次宣告，人类离超级智能体近在咫尺。 报告地址：，CEO Dario Amodei在「Machines of Loving Grace」一文中，曾大胆预测——2026年底-2027年初，人类将见证强大AI系统诞生。
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