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OpenAI 通过新开发者 API 提升 AI 代理能力
AI 行业正在努力将“代理”——能够代表用户执行多步骤操作的 AI 驱动软件——变为现实。包括谷歌在内的多家科技公司最近强调了代理功能，OpenAI 首席执行官山姆·阿尔特曼在一月份表示，2025 年将是 AI 代理“加入劳动力”的一年。
OpenAI 最新开发者 AI 为 AI 代理带来搜索能力
OpenAI 发布了新的 Responses API，简化了创建和部署能独立执行任务的 AI 代理的过程。这项技术允许开发者构建具有文件搜索和互联网搜索能力的 AI 代理，以提高模型的准确性。尽管仍处于早期阶段，但 OpenAI 希望通过这一工具扩大其语言模型的市场份额，并推动 AI 代理技术的普及。
PDF 数据提取：为何依然是数据专家的噩梦
多年来,企业、政府和研究人员一直在努力解决从 PDF 文件中提取可用数据的难题。PDF 文件虽然广泛应用于存储各类文档,但其固定格式常常使数据难以被机器读取和分析。传统 OCR 技术在处理复杂布局时效果欠佳,而新兴的 AI 语言模型虽有潜力,但也存在幻觉和误解等问题。目前仍无完美解决方案,这个挑战将持续影响数据分析和机器学习领域。
Sola 携 3000 万美元融资从隐身模式出发，致力打造"安全领域的 Stripe"
以色列初创公司 Sola 推出低代码/无代码平台，允许用户设计定制的网络安全应用。该公司获得 3000 万美元种子轮融资，旨在"民主化"安全方法。Sola 的界面支持自然语言交互，可整合各种数据源创建专属安全应用，为组织提供更简化、经济的安全服务。
专家链模型 (CoE)：一个提高效率和准确性的低成本大语言模型框架
专家链（CoE）是一种新型大语言模型框架，通过顺序激活专门化的模型元素来提高资源效率和推理任务准确性。与传统方法相比，CoE允许专家元素相互传递中间结果，逐步建立推理链，从而在推理密集型应用中实现更高效的计算和更好的用户体验，同时大幅降低企业运行大型语言模型的成本。
OpenAI 推出新工具助力企业构建 AI 代理
OpenAI于周二发布了新工具，旨在帮助开发者和企业使用公司的AI模型和框架构建AI代理——能够独立完成任务的自动化系统。
利用 AI 代理构建个人品牌的 6 个步骤
无论你是独立创业者、商业领袖、社交媒体影响者，还是在组织中逐步晋升的员工，培养个人品牌都是至关重要的。在罗马共和国时期，尤利乌斯·凯撒通过手工撰写的文章和演讲来塑造自己作为不可动摇的领导者的形象。幸运的是，对于今天雄心勃勃的领导者和专业人士来说，AI 代理使得通过自动化、内容创作和互动来提升个人品牌变得比以往任何时候都更容易。除了简单的聊天机器人，AI 代理还可以自主行动，利用先进的 AI 算法模拟人类的推理和解决问题的能力。
OpenAI 推出新的开发者 API，为 AI 代理增添搜索能力
OpenAI 推出新的 Responses API，简化开发者创建和部署 AI 智能体的过程。该 API 支持 AI 智能体搜索公司内部数据集和互联网，提高模型准确性。尽管搜索功能改善了 AI 的表现，但仍存在一定错误率。OpenAI 同时发布了开源 Agents SDK，为开发者提供集成和管理 AI 智能体的工具，旨在扩大其语言模型的市场份额。
新加坡航空将部署 Salesforce Agentforce 人工智能系统
新加坡航空计划引入 Salesforce 的 Agentforce AI 代理平台、Einstein 服务云和数据云，以优化客户服务体验。通过自主 AI 代理，该航空公司旨在简化客服流程，使客服代表能够专注于提供更加个性化的服务。这项技术整合了多种先进功能，包括统一客户视图、智能推理引擎和生成式 AI，有望提高服务效率并树立航空业服务新标准。
消费者报告指出 AI 语音克隆安全措施漏洞百出
消费者报告研究发现,六家提供人工智能语音克隆软件的公司中,有四家未能提供有效的防滥用措施。这项技术虽有合法用途,但也容易被滥用于欺诈等非法行为。报告呼吁企业加强安全保障,并建议加强监管以保护消费者权益。
Meta 正在测试首款自研 AI 训练芯片
据报道，Meta 正在加速其 AI 开发，测试首款自家设计的 AI 训练芯片。此举旨在降低庞大的基础设施成本，并减少对 NVIDIA 的依赖。Meta 希望在 2026 年之前能够使用该芯片进行训练。该专用加速器芯片专注于 AI 任务，能效高于通用的 NVIDIA GPU。Meta 的 MTIA 系列芯片专注于生成式 AI、推荐系统和高级研究，计划将其用于 Facebook 和 Instagram 的推荐系统，并最终应用于生成产品，如 Meta AI 聊天机器人。
数据洪流推动金融服务业加速迈向 AI 时代
金融服务业正面临数据爆炸式增长,预计到2026年将达到221,000艾字节。为应对这一挑战,行业正加速采用AI技术,以提高运营效率、生产力和降低成本。然而,AI的部署也带来了数据中心基础设施方面的新需求。本文探讨了金融服务业如何通过AI就绪的数据中心战略来应对数据重力挑战,实现数据本地化,并加速AI部署。
Altera 推出面向智能边缘计算的 Agilex 3 FPGA
Altera 正式推出新一代 Agilex 3 FPGA 芯片系列，旨在拓展智能边缘计算的边界。这款芯片相比前代产品性能提升 1.9 倍，功耗降低 38%，可应用于机器人、工厂自动化系统和医疗设备等多个领域。作为独立公司后的首次重要产品发布，展现了 Altera 在 FPGA 领域的创新实力。
SambaNova 推出低成本开源深度研究代理框架
SambaNova Systems 推出新的 AI 深度研究框架，可生成深度报告的速度提高 3 倍，成本大幅降低。该框架与 CrewAI 合作开发，支持企业分析私密数据，使用开源大语言模型和 SambaNova 的 AI 加速器，无需依赖 Nvidia GPU。新框架包含智能路由系统，可根据需求选择最合适的智能体，提供从基础搜索到深度财务分析的全方位研究能力。
生成式 AI 需要合成数据，我们需要确保其可信度
生成式 AI 模型需要大量真实数据训练，但互联网上的内容仍不足以应对所有情况。为继续发展，这些模型需要使用模拟或合成数据进行训练。专家指出，AI 开发者必须负责任地使用合成数据，否则可能会迅速出现问题。合成数据可以教导模型应对现有数据中不存在的场景，但关键是要确保这些数据可靠且符合现实。
被过度炒作的中国制造 AI：Monica 的 Manus
最近,中国人工智能公司Monica推出的Manus引发了广泛关注。然而,与DeepSeek等有实质性突破的中国AI不同,Manus并无革命性创新。它宣称具有自主性,实际上只是执行预设流程的大语言模型。Manus的唯一新颖之处在于它来自中国,但这并不足以证明它的先进性。AI的成功取决于应用,而非产地。
Oracle 尚未签署 Stargate 合同，也未预测 AI 大规模建设收入
Oracle 宣布客户承诺未来云服务消费将达 480 亿美元，接近其 2024 财年年收入。尽管第三季度收入增长 6%，净收入增长 22%，但由于未达华尔街预期，投资者反应平淡。公司在人工智能基础设施方面持续投资，包括参与 Stargate 项目和建设大规模 GPU 集群，展现出对未来增长的信心。
影像医疗 AI 软件提供商 Gleamer 通过两项小规模收购拓展 MRI 业务
法国初创公司 Gleamer 在 X 光和乳腺摄影 AI 工具取得成功后，现将目标瞄准磁共振成像 (MRI)。为快速进入 MRI 领域，Gleamer 收购了两家专注于 AI 驱动 MRI 分析的初创公司 Pixyl 和 Caerus Medical。这标志着 Gleamer 在医学影像 AI 领域的进一步扩张，有望为放射科医生提供更全面的 AI 辅助诊断工具。
AI 驱动的广告创业公司 Creatopy 任命 Tammy Nam 为新任 CEO
AI 广告创作初创公司 Creatopy 任命 Tammy Nam 为新任 CEO。Nam 曾在 PicsArt 和 Viki 担任高管，拥有丰富的初创公司运营经验。Creatopy 去年完成 1000 万美元 A 轮融资，企业客户收入增长迅速。Nam 表示，Creatopy 的 AI 技术能大幅提升广告制作效率，同时注重品牌安全和个性化服务。
Poolside CEO：大多数公司不应该构建基础模型
Poolside联合创始人兼CEO Jason Warner在HumanX AI会议上表示，大多数公司应专注于构建AI应用，而非基础模型。他认为智能是与电力同等重要的商品，只有真正理解这一点的公司才应考虑构建基础模型。Warner强调，基础模型应该是产品的一部分，而非全部，特别是在竞争日益激烈的市场环境中。
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