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ElevenLabs 推出自研語音轉文本模型
ElevenLabs是一家剛剛完成1.8億美元融資的人工智能初創(chuàng)公司，主要以其音頻生成能力而聞名。該公司通過推出首個獨立的語音轉文本模型Scribe，邁出了另一個技術方向。該初創(chuàng)公司估值為33億美元，已幫助許多其他公司提供語音轉文本服務，利用其龐大的聲音庫。然而，該公司現在希望進入語音檢測領域，與Gladia、Speechmatics、AssemblyAI、Deepgram和OpenAI的Whisper模型競爭。
OpenAI 發(fā)布迄今最大規(guī)模的 AI 模型 GPT-4.5 "Orion"
OpenAI 推出代號"Orion"的 GPT-4.5 模型，這是公司迄今最大規(guī)模的 AI 模型。GPT-4.5 在計算能力和訓練數據方面均超越以往版本，但 OpenAI 并不認為它是前沿模型。該模型將逐步向付費用戶開放，但運營成本高昂。盡管在某些基準測試中表現出色，但 GPT-4.5 在部分任務上仍落后于其他 AI 推理模型，凸顯了傳統(tǒng)預訓練方法的局限性。
Amazon 混合模型與智能代理，重塑智能 AI 助手 Alexa
亞馬遜正在重塑其旗艦語音助手 Alexa，通過整合 AI 代理、模型混合和瀏覽器操作能力，打造更智能的 Alexa+。新版本不僅可以主動提供個性化信息，還能理解復雜指令并完成多步驟任務。亞馬遜希望通過這種創(chuàng)新方式，讓 Alexa 成為更強大、更智能的家庭語音助手。
Amazon 的 Alexa+ 在消費者智能助手領域展開新布局
亞馬遜在周三分享了一個令人印象深刻的“代理”未來愿景——在這個未來中，改進后的 Alexa+ 將處理無數日常任務，從預訂餐廳到尋找家電維修工。如果亞馬遜能夠實現這一目標，它可能會成為首個推出全面、以消費者為中心的代理工具的公司。該公司希望將更自然、更具表現力的 Alexa（由生成性 AI 模型驅動）與能夠以完全自主、智能的方式接入第一方和第三方應用、服務及平臺的能力結合起來。
Microsoft 新推出的 Phi-4 AI 模型：小巧身材蘊含強大性能
微軟推出了新一代高效 AI 模型 Phi-4，可同時處理文本、圖像和語音，且計算資源需求大幅降低。其中 Phi-4-Multimodal 僅有 56 億參數，Phi-4-Mini 僅有 38 億參數，性能卻超越同等規(guī)模競品，甚至在某些任務上媲美兩倍大小的模型。這一突破性進展為開發(fā)者提供了先進的 AI 能力，有望推動邊緣計算和普及 AI 應用。
阿里云開源視頻基礎模型
阿里云開源了其視頻基礎模型系列，為企業(yè)和研究人員提供視頻創(chuàng)作能力。這包括兩個版本的四個模型，分別擁有140億和13億參數。這些模型可以從文本和圖像輸入生成高質量視頻，支持中英文文本效果，并在視頻生成模型基準測試中表現出色。此舉旨在降低AI應用門檻，讓更多企業(yè)能夠創(chuàng)建高質量視覺內容。
Amazon 訂閱版 Alexa+ 功能強大但引發(fā)質疑
亞馬遜推出Alexa+訂閱服務，大幅提升Alexa的對話和任務處理能力。它能理解日常用語，執(zhí)行復雜指令，并整合多種第三方服務。Prime會員可免費使用，非會員每月需付20美元。這項服務旨在提升Alexa的盈利能力，但也引發(fā)了隱私和數據使用方面的擔憂。
2025 年迄今已誕生 7 家科技獨角獸公司
盡管風險投資市場依然緊張，但每個月仍有新的獨角獸公司誕生。根據 Crunchbase 和 PitchBook 的數據，TechCrunch 跟蹤了截至 1 月底新成立的風險投資支持的獨角獸初創(chuàng)公司。這些公司包括醫(yī)療保健公司 Hippocratic AI 和衛(wèi)星公司 Loft Orbital。此列表將在全年更新，敬請關注今年的強勁企業(yè)！
Akool 將生成式 AI 模型與 2D 頭像結合打造真實角色
Akool推出了一項創(chuàng)新技術，將生成式AI模型與2D頭像相結合，創(chuàng)造出栩栩如生的虛擬角色。用戶只需上傳照片和錄音,即可定制個性化頭像,實現與AI模型的自然交互。這項技術可廣泛應用于電商、教育、醫(yī)療等領域,大幅提升用戶體驗和參與度。Akool的解決方案已為多家全球品牌節(jié)省了大量制作成本,加速了市場拓展。
Qualcomm 和諾基亞貝爾實驗室展示多供應商 AI 模型如何在無線網絡中協(xié)同工作
高通和諾基亞貝爾實驗室成功展示了多廠商AI模型在無線網絡中的互操作性。通過序列學習技術，他們實現了編碼器和解碼器模型的無縫協(xié)作，提高了網絡效率和用戶體驗。這項突破性成果為AI在無線通信領域的應用開辟了新的可能性，有望顯著提升網絡容量、可靠性和能源效率。
Continue 希望幫助開發(fā)者創(chuàng)建和分享自定義 AI 編程助手
一家新創(chuàng)公司希望幫助開發(fā)者創(chuàng)建定制化的上下文編碼助手，這些助手可以與任何模型連接，并與他們的開發(fā)環(huán)境無縫集成。Continue成立于2023年6月，由首席執(zhí)行官Ty Dunn和首席技術官Nate Sesti創(chuàng)辦，作為Y Combinator的校友，Continue在過去幾年中已經在GitHub上獲得了約23,000個星標，并在Discord社區(qū)中擁有11,000名成員。為了進一步發(fā)展，Continue宣布其產品的1.0版本，并獲得了300萬美元的種子資金支持。
AI 如何幫你調整工作郵件的語氣
這篇文章探討了如何使用人工智能工具 goblin.tools 來改善工作郵件的語氣，避免不必要的冒犯。作者分享了自己在準備一項活動時的挫折感，并介紹了 goblin.tools 的功能，特別是其“Formalizer”工具，能夠將郵件內容轉化為更專業(yè)、更禮貌的表達。通過使用這個工具，作者發(fā)現自己能夠更有效地傳達需求，同時保持良好的溝通關系。
Flexport 發(fā)布一系列 AI 工具，靈感來自"創(chuàng)始人模式"
Flexport 推出一系列新產品和功能，大多基于 AI 技術。這是公司首次嘗試半年一次的產品發(fā)布模式，靈感來自 Airbnb。新產品旨在提高物流效率，包括自然語言查詢和全網絡可視化控制等功能。Flexport 希望通過 AI 實現自動化，同時保持"以人為本"的服務理念。
Matthew Kull 談 Inova 醫(yī)療系統(tǒng)的 AI、數據和數字創(chuàng)新
Inova健康系統(tǒng)是弗吉尼亞州最大的醫(yī)療系統(tǒng)，致力于滿足城市人口日益增長的醫(yī)療需求。首席信息與數字官馬修·庫爾負責傳統(tǒng)IT職能及人工智能、分析和流程改進等數字化項目。他的愿景是創(chuàng)建一個“數據流暢的組織”，確保所有決策都有堅實的證據支持。Inova通過與臨床醫(yī)生的合作，推動前沿研究，特別是在女性健康領域，同時重視數據隱私和安全，利用人工智能減輕行政負擔，提升患者護理效率。
制造業(yè)擁抱工業(yè) 5.0，工程技術迎來轉折點
隨著人工智能（AI）滲透到連接生產和工程的世界，AI的成熟度和創(chuàng)建強大AI模型的能力推動工業(yè)部門進入一個基于經驗代理和生成經濟的新紀元。
IBM 發(fā)布新的 Granite 3.2 系列模型，實現按需推理能力
IBM 公司今天推出了新的 Granite AI 模型系列，具備實驗性推理、視覺和預測能力，旨在在企業(yè)人工智能市場中占據一席之地。所有 Granite 模型均在 Apache 2.0 開源許可證下開放，現已在 Hugging Face 和 IBM watson.ai 等平臺上提供。新系列的旗艦產品是 Granite 3.2 Instruct 變體，支持文本處理，能夠執(zhí)行摘要、問題解決和代碼生成等任務，并設計為遵循指令。
AI 如何塑造數據存儲的未來
社會要信任人工智能需要什么？人工智能算法生成的每一個決策、預測和洞察都依賴于數據的可用性和質量。為了充分發(fā)揮人工智能的潛力，數據必須有效且高效地存儲。換句話說，數據支撐著人工智能，而存儲則支撐著數據。這種相互促進的關系使得人工智能也推動了當今存儲創(chuàng)新的發(fā)展。要理解人工智能如何幫助創(chuàng)造更好的存儲解決方案，我們首先需要考察它與數據的關系。
Grok 3 似乎正推動 Grok 使用量創(chuàng)下新高
埃隆·馬斯克的人工智能公司 xAI 推出了備受期待的旗艦 AI 模型 Grok 3。新模型推出后，Grok 應用的下載量和活躍用戶數大幅增長。然而，近期圍繞 Grok 3 的爭議可能會影響用戶的熱情。能否保持增長勢頭并留住用戶，成為 xAI 面臨的重要挑戰(zhàn)。
Gemini AI 代碼工具現向個人用戶免費開放
Google 宣布面向個人開發(fā)者的 Gemini Code Assist 正式推出公開預覽版。這款強大的 AI 編程助手每月提供高達 18 萬次代碼補全，遠超其他同類產品。它支持多種編程語言和開發(fā)環(huán)境，通過自然語言交互為用戶提供代碼生成、補全和調試等全方位輔助，旨在讓學生、愛好者和自由職業(yè)者等個人開發(fā)者也能便捷地使用先進的 AI 編程工具。
GenAI 時代的計算引擎策略
隨著生成式人工智能和 GPU 加速 AI 訓練與推理的興起，數據中心仍需關注 CPU 的重要性�，F代化 CPU 不僅可以提升傳統(tǒng)工作負載性能，還能幫助企業(yè)為昂貴的 AI 基礎設施投資節(jié)省成本。高性能 CPU 可以顯著提升 AI 推理和訓練效率，同時在某些場景下直接運行 AI 算法。企業(yè)應考慮采用單插槽服務器等創(chuàng)新方案，以優(yōu)化數據中心架構。
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