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OpenAI推出"公司知识"功能挑战微软365 Copilot
OpenAI发布"企业知识"功能，为ChatGPT商业版、企业版和教育版用户提供连接组织数据的能力。该功能集成Slack、SharePoint、Google Drive、Teams和Outlook等应用，但不包含OneDrive。用户需单独验证每个连接器，数据经过加密且不用于训练。与微软365 Copilot的30美元月费相比，ChatGPT商业版仅需25美元，在品牌认知度和价格方面具有竞争优势。
伯克利大学研究者用AI构建更强负载均衡算法
加州大学伯克利分校研究团队利用OpenEvolve开源工具，成功将专家并行负载均衡算法性能提升5倍。该算法用于大型语言模型中将令牌路由到专门的专家模块。研究人员通过AI驱动的系统研究方法，让AI模型迭代生成、评估和优化解决方案，仅花费不到10美元和5小时就实现了显著性能提升。研究表明AI在算法设计中的巨大潜力，未来有望广泛应用于系统性能优化领域。
Sora iOS版将新增三大功能，带来更强视频创作体验
OpenAI Sora负责人Bill Peebles在X平台预告了视频应用的重大更新。三项新功能包括：角色客串功能将很快推出，界面将实时显示热门客串内容；视频编辑功能首先支持多片段拼接，更强大的编辑工具即将到来；频道/群组功能让用户与朋友分享内容，支持体育俱乐部、大学、公司等特定群体。此外还将优化应用性能、减少审核限制，Android版本也即将发布。
AI助力长寿研究取得新进展
科学家正利用人工智能和大语言模型推进长寿研究。研究人员在表观遗传编程方面取得显著进展，通过甲基化调控与衰老相关的基因。AI能够分析海量数据，识别长寿模式并支持百岁老人研究。尽管面临挑战，专家认为衰老是可调节的生物过程，针对衰老过程的干预比单独治疗疾病更有效。
谷歌与IonQ在量子计算领域取得重大突破
本周，谷歌利用其Willow芯片实现了比传统计算机芯片快13000倍的计算速度，这一成果已发表在《自然》杂志上。与以往不同的是，这些计算可直接应用于实际问题，如预测化学结构用于药物发现。同时，量子计算公司IonQ宣布实现了99.99%的双量子比特门保真度，错误率仅为0.01%，为量子计算机解决更复杂问题铺平了道路。
亚马逊AWS现出颓势 竞争对手猛力追击
曾经主导云计算市场的亚马逊AWS正面临严峻挑战。周一遭遇史上最严重故障之一，周四谷歌宣布向Anthropic提供百万AI芯片，进一步削弱AWS地位。在AI浪潮中，AWS被认为落后于微软等竞争对手，市场份额从2018年的近50%降至38%。内部官僚主义拖慢决策速度，AI产品发展缓慢，对初创企业吸引力下降。尽管仍是市场领导者，但AWS正努力重新夺回主动权。
生成式AI使用文本图像而非纯文本作为Token的惊人创新
研究人员提出一种颠覆传统的AI设计思路：将输入文本先转换为图像，再送入AI处理，而非直接使用纯文本。这种方法基于标记化压缩的需求，因为当前大语言模型受限于标记数量限制。实验显示，通过图像压缩可实现10倍压缩率，精度达96%。虽然这种方法看似反直觉，但在处理多语言文本和提高标记效率方面展现潜力，为突破AI内存限制提供新思路。
三星谷歌联手打造未来智能眼镜新形态
三星Galaxy XR头显是两家科技巨头合作的首个阶段，下一步将推出适合日常佩戴的智能眼镜。Galaxy XR搭载的Gemini AI能够"看到"用户所见，包括真实世界和虚拟屏幕内容。两公司正与Warby Parker和Gentle Monster合作开发AI眼镜，将与Meta的Ray-Ban产品竞争。未来智能眼镜将通过手机提供算力支持，并与手表、戒指等可穿戴设备连接，重点关注健身和健康功能。
AI基础设施推动循环经济模式兴起
人工智能正在重塑世界，其最重要的变化发生在幕后。OpenAI、英伟达、AMD、博通和CoreWeave等主导企业正在构建一个新的金融体系，投资、基础设施和需求在紧密循环中流转。英伟达投资OpenAI1000亿美元，换取数据中心建设承诺；OpenAI与AMD达成芯片供应协议并获得股权选择权；与博通合作开发定制AI加速器；与CoreWeave签署65亿美元云基础设施合同。这种循环经济模式为参与者带来优势，但也增加了复杂性和准入壁垒。
越南数据中心市场崛起：有望成为下一个新加坡？
越南数据中心行业正吸引全球投资者关注，多个重大项目表明该国可能很快成为东南亚的重要参与者。三星C&T与越南CMC公司宣布在胡志明市投资13亿美元建设大型数据中心。谷歌也考虑在胡志明市附近建设超大规模设施。尽管越南目前容量仅51MW，远低于新加坡的1GW以上，但其低能源成本、可再生能源获取和9700万数字化消费者的优势正吸引全球企业关注。
微软为Copilot推出Mico虚拟角色及新增自动化协作功能
微软发布新版Copilot人工智能助手，支持最多32人同时参与聊天会话的Groups功能，并新增连接器可访问OneDrive、Outlook、Gmail等多项服务。助手记忆功能得到增强，可保存用户信息供未来使用。界面新增名为Mico的AI角色，并提供"真实对话"模式生成更机智回应。医疗研究功能也得到改进，可基于哈佛健康等可靠来源提供答案。同时推出内置于Edge浏览器的Copilot Actions功能，可自动执行退订邮件、预订餐厅等任务。
Google与Anthropic签署百亿TPU合作协议推进AI发展
谷歌与AI初创公司Anthropic宣布达成一项价值"数百亿美元"的重大合作协议，Anthropic将获得多达100万个谷歌张量处理单元(TPU)的使用权。该协议旨在满足Anthropic激增的客户需求，支持其进行更全面的测试、对齐研究和大规模负责任部署。Anthropic目前服务超过30万企业客户，大客户数量在过去一年增长近7倍，计划到2026年实现高达260亿美元的年收入。
EA与Stable Diffusion背后公司合作，用AI制作游戏
EA宣布与Stable Diffusion背后的Stability AI建立合作伙伴关系，共同开发变革性AI模型、工具和工作流程。合作重点是生成游戏纹理和资产，创建物理渲染材料，并通过AI预览3D环境。EA技术艺术总监称这些为"更智能的画笔"，旨在为创意人员提供更好的表达工具，在保持质量的同时加快游戏开发速度。
英特尔称服务器CPU将重新火热：AI工作负载推动增长
英特尔重返盈利并实现营收增长，第三季度营收达137亿美元，净利润41亿美元。尽管数据中心产品销售下降1%，代工业务营收减少4%，但公司表示AI需求将推动其代工业务获得客户并提升数据中心CPU业务。英特尔正推进18A工艺，并计划推出专为推理优化的GPU。管理层认为随着AI基础设施建设加速，服务器CPU市场将持续增长。
提示工程正在深入探索最新发布的ChatGPT工作效率提升提示包
OpenAI最新发布了一系列ChatGPT工作效率提升提示模板包，涵盖撰写专业邮件、会议议程制定、根本原因分析等商务场景。这些现成模板旨在帮助更多用户认识到生成式AI在工作中的实用价值。提示工程师应关注这些模板，既可直接使用也可用于提升技能。使用时需注意隐私安全，选择合适的AI平台，并采用交互式对话方式获得更好效果。用户还应要求AI解释推理过程，仔细检查输出内容避免错误和幻觉问题。
CIO将承担业务主导AI项目失败的收拾责任
Forrester预测，2026年将有25%的CIO被要求拯救组织内业务主导的失败AI项目。许多组织采用自下而上的AI采用方式，业务团队在缺乏IT深度参与下启动项目，低估了技术工作需求。专家建议从项目开始就让IT领导参与，建立包含IT和业务领导的项目启动团队，确保适当的治理和数据管理。目前仅39%的AI决策者认为CIO主导技术策略，这一比例预计将翻倍。
微软推出Edge浏览器Copilot模式挑战ChatGPT Atlas
微软在Edge浏览器中推出增强版Copilot模式，提供更强大的AI代理功能，目前在美国进行限量预览。该模式包含Actions和Journeys两大功能：Actions让浏览器能代表用户执行任务，如语音控制打开网页或查找文章特定内容；Journeys则记住用户浏览历史，帮助用户继续之前的研究任务。此举正值AI浏览器竞争加剧，OpenAI推出ChatGPT Atlas、Perplexity发布Comet、谷歌集成Gemini到Chrome。目前Chrome占据71%市场份额，Edge仅占4.67%。
IBM与客户共谱AI长期发展蓝图
IBM正通过收购红帽和HashiCorp、为Power和z系统增加AI功能等方式，构建盈利能力强的AI产品服务组合。公司拥有超10万企业客户，将为其提供安全、熟悉的AI集成解决方案。IBM第三季度营收163.3亿美元，同比增长9.1%，净利润17.4亿美元。基础设施业务受益于Power11和z17升级周期，销售额增长17%。GenAI咨询订单增加15亿美元，占咨询积压订单的22%。
MIT实验室推出sAIpien项目：让董事会能够审计AI决策
MIT媒体实验室推出可扩展AI智能网络演进项目（SAIpien），专注于可审计的人机交互系统。该项目将负责任AI从政策讨论转化为工程学科，连接用户体验标准与可追溯的治理机制。通过数字孪生、原型开发和跨领域设计，SAIpien为医院、城市和企业提供可检查、可适应的AI决策系统，填补了AI治理与实际部署之间的关键空白。
AI道德记分卡如何建立人工智能系统信任
随着机器学习和大语言模型在企业中的广泛应用，AI系统的数据来源和使用方式日益受到关注。企业开始为客户提供详细的伦理评分卡，记录模型训练数据的来源、处理方式和使用情况。这些评分卡帮助组织建立客户信任，确保合规性并降低法律风险。评分卡涵盖数据溯源、可解释性、模型局限性、潜在偏见和隐私保护等关键要素，成为AI产品选择和监管合规的重要工具。
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