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AI精选(309)-人工智能领域内的最新进展:

主理人:
今日精选,深度丰富、精彩纷呈!我们诚邀大家继续关注并订阅我们内容,AI时代不落后,让每一天都充满启发和价值

一、Krea AI 推出「Video Training」

可以自己上传视频训练属于自己的 AI视频风格模型 使用的是 Wan 2.1 模型,可以学习特定风格、动作或物体。 支持上传图像和视频:图像用于风格学习,视频用于风格+动作学习。 用户可调节训练参数,包括训练步数和触发提示词(trigger prompt)。 训练完成后,可在 Krea Video 中使用生成的风格,支持调整风格强度。

 

 

二、Apple Watch 打造成配备摄像头的 AI 可穿戴设备

苹果正研发下一代 Apple Watch,或将其转变为集成 AI 功能的可穿戴设备。

新设备可能配备摄像头,进一步增强视觉识别、手势操作、人脸识别等智能功能。

该构想可能支持 AI 助手直接通过摄像头“看见”用户环境,实现更自然的交互体验。

Apple Watch 一直是苹果健康与健身生态系统的核心,AI+摄像头可能支持更先进的健康监测,如面部表情识别、皮肤检测等。

AI 功能可能包括 Apple 自研大模型(如 Siri 未来形态)与 Apple Intelligence 集成。

苹果近年来不断推进设备端 AI(on-device AI),此举有望强化其在隐私保护和个性化计算领域的优势。

链接:https://www.bloomberg.com/news/newsletters/2025-03-23/apple-aapl-explores-turning-watches-into-wearable-ai-devices-with-cameras-m8ll6mvy

 

 

三、OpenAI 与 Meta 寻求与印度信实集团(Reliance)的 AI 合作

OpenAI 与 Meta 均与印度的信实工业(Reliance Industries)展开独立接洽,寻求在印度拓展其人工智能服务的合作机会。

合作重点在于:

Reliance Jio 可能通过 API 接口将 OpenAI 的模型(如 ChatGPT)分发给企业用户。

OpenAI 计划将 ChatGPT 订阅服务价格从目前的 20 美元/月降价 75%-85%,以更广泛吸引印度市场用户。

虽然消息来源称 OpenAI 暂未确认是否与 Reliance 探讨过价格问题,但有可能在合作达成后正式推出价格调整。

本地化部署考量:

Reliance 有意在印度本地托管并运行 OpenAI 的模型,以符合数据本地化法规,保障印度用户数据安全。

来源:https://www.outlookbusiness.com/news/openai-meta-seek-ai-partnership-with-reliancebig-price-cut-for-chatgpt-coming

 

 

 

四、AI 即将接管 500 家 Taco Bell、必胜客、KFC 门店

 

Yum! Brands 宣布将于 4 月至 6 月在 500 家门店启用 AI 点餐服务,涵盖 Taco Bell、Pizza Hut(必胜客)和 KFC(肯德基)。

合作伙伴为 Nvidia,AI 技术将用于:

得来速(Drive-thru)语音点餐系统;

处理复杂菜单结构与顾客自然语音表达;

实现情绪识别与个性化反应;

实时分析后厨运作、提升效率。

此前已有试点项目:

Taco Bell 与 Pizza Hut 的部分门店已经通过“成功试点”部署了 Nvidia AI。

得来速点餐效率与后厨人力管理得到显著提升。

来源:https://www.usatoday.com/story/money/food/2025/03/22/artificial-intelligence-fast-food-taco-bell-kfc/82583772007/

 

 

五、纽约州任命 Shreya Amin 为首席人工智能官

纽约州技术局(New York State Office of Information Technology Services)宣布任命 Shreya Amin 为新任首席人工智能官。

她此前曾在健康科技公司 Wellist 担任 AI 科学家,也在新泽西州泽西市的政府部门短暂担任数据职务。

主要职责与使命:

完善州政府在 AI 方面的指导方针,推动采用最新 AI 技术更新政府服务体系;

优化 AI 应用带来的效益,同时最大限度降低其风险;

确保 AI 系统具备“强有人类监管”的机制;

提高州政府服务的整体运营效率;

与各机构和社区合作,推进公平、透明、具伦理框架的 AI 应用;

推动基于数据的政策制定与操作效率提升。

来源:https://statescoop.com/new-york-state-chief-ai-officer-shreya-amin/

 

 

六、Fin-R1:基于Qwen2.5-7B

 

并通过强化学习训练金融推理模型 在多项金融基准测试中SOTA 水平 Fin-R1(强化后),以仅 7B 参数,超越大多数同规模乃至数十倍规模模型,部分关键任务甚至拿下第一。 在FinQA(金融表格推理)、ConvFinQA(对话式金融 QA) 中取得最高分 Fin-R1 设计用于金融核心业务场景中的推理与分析任务,包括:模型下载:https://huggingface.co/SUFE-AIFLM-Lab/Fin-R1… 论文:https://arxiv.org/pdf/2503.16252