D1net阅闻:微软上线Deep Research:OpenAI同款智能体,o3+必应双王炸

责任编辑:cres

2025-07-09 09:49:47

来源:企业网D1Net

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微软上线Deep Research:OpenAI同款智能体,o3+必应双王炸;Meta以每年数千万美元待遇成功挖角苹果AI核心工程师;ChatGPT 在航天器自主控制模拟竞赛中获佳绩,展现大语言模型新潜力……

微软上线Deep Research:OpenAI同款智能体,o3+必应双王炸

微软在官网宣布,Azure AI Foundry中上线Deep Research公开预览版,这是支持API和SDK的OpenAI 高级智能体研究能力产品,并且Azure 的企业级智能体平台完全集成。Deep Research是OpenAI在今年4月25日发布的最新产品,能够像人类分析师一样,对复杂的任务进行逐步分解,并在全球互联网上进行多轮的信息搜索与验证,实现复杂研究任务的自动化,生成透明、可审计的研究报告。

Meta以每年数千万美元待遇成功挖角苹果AI核心工程师

据彭博社报道,7月8日,苹果公司负责AI模型的最高主管将跳槽Meta,这对苹果本已举步维艰的AI发展而言又是一次打击。据知情人士透露,苹果基础模型团队负责人、著名工程师庞若鸣即将离职。2021年,庞若鸣从Alphabet加入苹果,如今成为Meta新组建的“超级智能团队”的最新重点招募对象。知情人士称,为了招募庞若鸣,Meta为其开出了每年价值数千万美元的薪酬待遇。Meta CEO马克・扎克伯格正招兵买马,利用高额薪酬把主要AI领袖招致麾下。

ChatGPT 在航天器自主控制模拟竞赛中获佳绩,展现大语言模型新潜力

近日,一项关于利用大型语言模型进行航天器自主控制的研究引起关注。研究人员通过模拟竞赛的方式,测试了ChatGPT在航天器操控方面的表现。结果显示,ChatGPT在自主航天器模拟竞赛中取得了第二名的优异成绩,仅次于一个基于不同方程的模型。这一成果不仅展示了LLM在航天领域的应用潜力,也为未来的航天自主系统开发提供了新的思路。

国办:在确保安全的前提下稳妥有序推进人工智能大模型等新技术在政务服务领域应用

国务院办公厅印发《关于健全“高效办成一件事”重点事项常态化推进机制的意见》,《意见》指出,探索开展“人工智能+政务服务”,聚焦“高效办成一件事”应用场景,强化统筹规划,在确保安全的前提下稳妥有序推进人工智能大模型等新技术在政务服务领域应用,为企业和群众提供智能问答、智能引导、智能预填、智能帮办等服务,为工作人员提供智能辅助审批、智能分析等支撑,完善覆盖政策法规、办事指南、审查要点等专业内容的信息库并动态更新,提升“人工智能+政务服务”的权威性、精准性,加强保密管理和系统防护,强化算法合规监管和人工审核把关,确保人工智能应用安全可靠。

杭州:加快类脑智能产业化项目建设 支持类脑智能企业做大规模

杭州市就《支持类脑智能未来产业创新发展的若干措施(征求意见稿)》公开征求意见,其中提到,支持类脑智能项目建设,支持企业围绕类脑智能创新链布局类脑智能产业链,围绕类脑智能产业链强化类脑智能创新链,加快类脑智能产业化项目建设,支持类脑智能企业做优做强,支持类脑智能企业按照“科技型中小企业—高新技术企业—新雏鹰企业—科技领军企业—链主企业”的成长路径,打造具有自主知识产权的硬核科技能力,持续做优质效、做大规模。

北京人形机器人创新中心发布开源运动控制框架Tien Kung-Lab

北京人形机器人创新中心正式发布开源运动控制框架Tien Kung-Lab,将机器人马拉松冠军的运控算法面向行业开源,填补高性能人形机器人运动控制框架在开源领域的空白,为工业场景、物流场景与特种作业场景等高复杂环境下规模化应用提供核心基础技术支撑。当前,Tien Kung-Lab已在天工2.0全尺寸人形机器人上实现了具备高泛化性能的行走与奔跑,并在Open X-Humanoid开源社区、Github、Gitee等平台开放下载,加速全球人形机器人运动控制算法的研发迭代与生态构建。

Figure CEO:将在四年内部署10万台人形机器人

Figure创始人兼CEO Brett Adcock近期与Gemini开发者关系负责人Logan Kilpatrick、联合主持人Nolan Fortman进行了一场深度对话,主要展望业界机器人应用趋势。Brett Adcock表示,Figure最新设计的机器人成本降低了约 90%,其人形机器人将在未来四年内实现大规模部署,在新工厂具备年产10万台机器人的能力,他预测,在我们的有生之年,人形机器人将超越人类在大多数工作上的表现,使所有工作成为一种选择。

新型“透视眼”技术问世:AI结合Wi-Fi信号无需开包即可检查物品

techradar报道称麻省理工学院研究人员开发mmNorm新技术,利用毫米波信号(millimeter-wave,与Wi-Fi相同频率范围)重构隐藏的3D物体,其准确度超过了现有雷达技术 18%。这项技术能够在视线受阻的环境中,如箱子内部、墙壁后或物体下方,帮助AI更好地识别物体。传统雷达技术主要依赖背投影(back projection)方法扫描,所产生的图像分辨率低,且在扫描小型或被遮挡的物体上效果不佳。

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