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研究显示，AI 用户可与双人团队媲美，提升工作效率

最近的一项研究显示，使用人工智能（AI）的个人在工作表现上可与传统的双人团队相媲美。此次研究由776名洁(Procter & Gamble)专家参与，他们在一天的工作坊中为多个业务单位开发产品创意。研究将参与者分成两组，分别是由一名商业专家和一名技术专家组成的团队，和单独的个人，其中一半的团队和个人都获得了 GPT-4和 GPT-4o 的访问权限。

3/24/2025 9:33:00 AM

AI在线

2030年，AGI概率至少10%！AI范式转变快，谁能预测GenAI下一代？

AGI已经来了？还是快来了？还是说AGI也是一种「技术乌托邦」？

3/24/2025 9:30:00 AM

新智元

谷歌推Gemini实时AI视频功能，手机摄像头实时解读画面内容

谷歌最近宣布其 Gemini Live 已开始推出新功能，这些功能使其能够通过智能手机摄像头实时回答用户的问题，并 “看到” 用户的屏幕。这些新功能是在谷歌的 “Project Astra” 项目支持下，经过近一年的研发后首次面世。根据谷歌发言人 Alex Joseph 的介绍，Gemini Live 的更新意味着用户在使用手机时可以通过该助手获得更加智能和直观的支持。

3/24/2025 9:25:00 AM

AI在线

奥特曼豪言：OpenAI第一个发布AGI！下一代人不可能比AI聪明，却没人在意

奥特曼再谈AGI信念！最近，奥特曼在一期采访中坚定地表示，「OpenAI将第一个发布AGI，并没有人多少人在意」。他承认，当AI变得更加自主，能够完成通常需要整个组织，才能实现的任务时，自己并不知道那一刻会发生什么。

3/24/2025 9:22:00 AM

新智元

全球首个体重管理AI大模型 “减单” 在合肥发布基于DeepSeek等模型

全球首个体重管理 AI 大模型 “减单” 在合肥隆重发布。该项目是由安徽医科大学校长翁建平教授团队、中国科学技术大学附属第一医院及浙江诺特健康科技股份有限公司共同研发的成果。这一模型的推出，旨在帮助越来越多的超重和肥胖患者有效管理体重。

3/24/2025 9:15:00 AM

AI在线

每天2小时成绩逆袭全美前2%！AI助教让学生不再内卷

每天只用2小时就能搞定繁重的学习任务，剩下时间开发自己的兴趣项目，考试成绩还提高了。这样的学校你愿意尝试吗？据福克斯新闻报道，德克萨斯州一家名为Alpha School的私立学校在引入AI「助教」后，学生的考试成绩蹭蹭上涨，提高到了全美国的前2%。

3/24/2025 9:12:00 AM

新智元

苹果重组AI高管团队，Siri升级推迟至2026年

近日，苹果公司对其高管团队进行了重大调整，旨在振兴其人工智能战略。这一举措是在经历了几个月的技术研发滞后之后做出的，显示出苹果对当前进展的失望与对未来发展的迫切期望。重组的重点主要集中在苹果的语音助手 Siri 项目上。

3/24/2025 9:10:00 AM

AI在线

Idea撞车何恺明「分形生成模型」！速度领先10倍，性能更强

前不久，大神何恺明刚刚放出新作「分形生成模型」，递归调用原子生成模块，构建了新型的生成模型，形成了自相似的分形架构，将GenAI模型的模块化层次提升到全新的高度。论文地址：地址：，澳大利亚国立大学的研究人员提出了一个全新的图像生成模型ARINAR，在思想上与分形生成模型不谋而合，但是在性能和速度上都显著提升，base模型的FID从11.8提升到2.75，生成时间从2分钟降低到12秒！ ARINAR不仅超越了之前的扩散模型，与目前表现最好的自回归模型MAR相比，ARINAR生成质量相当，速度是MAR的5倍。

3/24/2025 9:08:00 AM

新智元

硅谷投资人爆料：AI爆炸率先发生在中国！芯片扩大1万倍，AI逼近物理极限

如果AI系统能自己设计出更强大的AI，智能爆炸可能很快就要到来了！而人类，会被AI迅速甩在后面。最近，硅谷投资人、EverFi CEO兼创始人Tom Davidson等人发表了一篇长文硬核博客，详细讨论了智能爆炸（Intelligence explosion, IE）的类型以及对应的发生概率。

3/24/2025 8:55:00 AM

新智元

AI PS卷起来了！谷歌Gemini动嘴P图火出圈，马斯克Grok连夜上线图像编辑

Grok连夜上线图片编辑功能。昨晚，Grok上线图片编辑功能，可以通过文字描述直接修改图片。比如你可以上传一张个人证件照，「动动嘴」让Grok给你PS一套全新的西服。

3/24/2025 8:43:00 AM

新智元

基于代理知识蒸馏技术克服文档提取和RAG策略失败问题

译者 | 朱先忠审校 | 重楼简介当下，许多生成式AI应用场景仍然围绕检索增强生成（RAG）展开，但始终未能满足用户的期望。尽管对RAG改进的研究越来越多，甚至在流程中添加了代理技术，但许多解决方案仍然无法返回详尽的结果，遗漏了文档中很少提及的关键信息，需要多次搜索迭代，并且通常难以协调多个文档中的关键主题。最糟糕的是，许多实现方案仍然依赖于将尽可能多的“相关”信息与详细的系统和用户提示一起塞入模型的上下文窗口。

3/24/2025 8:20:39 AM

朱先忠