尽管人们担心人工智能会取代人类，但大部分“打工人”还是在工作中积极拥抱AI来提高工作效率。根据FlexOS收集的Similarweb网站流量数据，5月份，OpenAI的ChatGPT使用量增长了74%，网站访问量从4月份的18亿次增至31亿次。

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ChatGPT是5月份全球工作中使用最多的生成式人工智能工具，紧随其后的竞争对手包括谷歌Gemini和Anthropic的Claude。

根据FlexOS，以下是全球工作中最常使用的十大AI工具，按照使用频率从低到高排序。

10. ElevenLabs

ElevenLabs开发的AI模型可以生成音频语音、声音和音效，适用于包括有声书和视频游戏角色在内的内容，并且支持29种语言。据该公司称，其人工智能音频模型还被用于帮助失声者和特殊需求者。根据Similarweb的数据，从4月到6月，ElevenLabs在全球的总访问量为6387万次.

09. Poe

Poe由问答网站Quora创建，允许用户在一个平台上与ChatGPT和Claude等人工智能聊天机器人互动。根据Similarweb的数据，从3月到5月，该网站在全球的总访问量达到了1.48亿次.

08. Claude

Anthropic表示，Claude由人工智能初创公司Anthropic开发，是一款“为工作而生”的人工智能助手。根据Similarweb的数据，从3月到5月，该助手在全球的总访问量达到了1.86亿次.

07. GitHubCopilot

GitHubCopilot是一款面向软件开发人员的编程和编码辅助工具。根据FlexOS的数据，它是5月份增长速度第十快的人工智能工作工具.

06. Suno

Suno是一款人工智能音频生成器，允许用户从文本中生成音乐。它和另一家人工智能音乐初创公司Udio正被环球音乐集团、索尼音乐娱乐公司和华纳唱片公司等大型唱片公司起诉，指控它们未经同意使用艺术家的作品.

05. PerplexityAI

Perplexity是一个人工智能聊天机器人搜索引擎，旨在与谷歌一较高下。根据Similarweb的数据，这家自称为“传统搜索引擎替代品”的初创公司在3月至5月期间的全球总访问量达到了2.174亿次.

04. QuillBot

QuillBot是一款人工智能驱动的写作和编辑工具，有助于专业写作。根据Similarweb的数据，该网站6月份的总访问量为5270万次.

03. GoogleGemini

根据FlexOS的数据，谷歌人工智能聊天机器人Gemini是ChatGPT在大型语言模型（LLM）类别中最接近的竞争对手。它占据了5月份LLM流量的11%，也就是近4.19亿次访问.

02. CanvaAISuite

根据FlexOS的数据，CanvaAI套件被列入图像生成器和编辑器类别，占5月份100大人工智能工作工具流量的6%。该套件包括图片、视频和演示文稿生成器.

01. ChatGPT

根据Similarweb的数据，OpenAI的ChatGPT是5月份全球最受欢迎的人工智能工作工具，网站访问量达31亿次。FlexOS指出，OpenAI在5月份将ChatGPT从原来的子域转移到了一个新域，但在3月份就已经开始重定向流量。

据FlexOS称，虽然美国是ChatGPT的最大市场，但印度、印度尼西亚和巴西也是ChatGPT使用率最高的国家。该聊天机器人还占据了工作AI工具100强67%的流量.

原文来源于：
https://qz.com/ai-artificial-intelligence-work-chatgpt-google-gemini-1851581083
中文内容由元宇宙之心（MetaverseHub）团队编译，如需转载请联系我们.

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7月25日，火山引擎2024“AI创新巡展”首站成都站透露了字节豆包大模型的最新进展：截至7月，豆包大模型日均Tokens使用量已突破5000亿，平均每家企业客户日均Tokens使用量较5月15日模型发布时期增长22倍。

豆包大模型由字节跳动自研，原名“云雀”，是国内首批通过算法备案的大模型之一，目前通过字节跳动旗下云服务平台火山引擎面向企业提供服务。

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自发布之初，豆包大模型便主打使用量大、应用场景丰富。

据火山引擎副总裁张鑫介绍，在字节内部，有超过50多个业务在使用豆包大模型，覆盖了协同办公、数据分析、文案创作、辅助编程、内容审核、客服、游戏NPC、角色对话、教育等各种场景，基于豆包大模型打造的新技术引擎正在加速业务创新；此外，豆包大模型的外部客户已覆盖手机、汽车、金融、消费、互娱等30多个行业，并联合OPPO、vivo、荣耀、小米、三星、华硕等知名终端厂商和吉利汽车、长城汽车、捷途汽车、赛力斯、智己汽车等20余家汽车厂商分别成立了智能终端大模型联盟和汽车大模型生态联盟。

本次活动中，作为豆包大模型西南区域的企业客户典型，蓝领招聘平台鱼泡科技和智能客服企业晓多科技也各自分享了接入豆包大模型实现业务增长的案例经验。其中，鱼泡科技的豆包大模型日均调用量已超1亿Tokens，应用场景覆盖了岗位要求识别、工种识别、求职意向识别、推荐系统相似度识别等。

火山引擎大模型服务算法架构师孙帆指出，企业在使用大模型时，面临的关键挑战就是“模型效果”、“使用成本”和“落地难度”三个方面。豆包大模型和火山引擎正是从“更强模型”“更低价格”“更易落地”出发，帮企业解决难题。

据悉，豆包模型家族在5月正式发布时，提供的就是一个有多模态能力的模型家族，主要包括通用模型pro、通用模型lite、语音识别模型、语音合成模型、文生图模型等九款模型。主力模型豆包通用模型pro自5月发布以来，在多个公开评测集以及专业的第三方评测中表现出众，是得分最高的国产大模型。

本次，豆包模型家族升级了文生图模型和语音模型。升级后的豆包·文生图模型具备更精准的中英文长文本理解能力，能够生成图文一致的高美感图片；豆包·语音合成模型在升级后实现了智能识别文本情绪并对语速、语调动态调整，使之情绪更加饱满；声音复刻模型仅需5秒就能高保真复刻人声，并支持多种小语种。

值得一提的是，豆包模型家族此次官宣了一位新成员——豆包·图生图模型。基于文生图模型打造，豆包·图生图模型能实现高度还原人物特征，50多种风格场景自由转换，并提供多种富有创意的延展编辑。该模型能力已经在抖音、剪映、豆包、星绘等字节系App中落地，并通过火山引擎服务了三星、努比亚等企业客户，目前日均图生图数量达到数千万张。

在模型定价方面，公开报道显示，豆包主力模型的推理输入价格只有0.0008元/千Tokens，比行业便宜99.3%。火山引擎总裁谭待此前接受采访时曾对此表示，大模型的超低定价，来自对技术的信心，火山引擎能通过技术手段实现大模型推理成本的优化。

“一个人现在创业，如果要花1万块钱调用大模型，可能会觉得有点贵。我们把价格降到1%都不到，100块钱就能用起来，他的想法也就更容易尝试。”谭待表示，企业的AI转型充满不确定性，试错成本要尽量低，才能更快更多地实现大模型的应用落地，从而让整个行业受益。”

除了效果好，价格便宜，豆包大模型还给出了最高可达同梯队模型数倍的每分钟处理Tokens限额，让模型服务具备更强的承载力。

据孙帆介绍，豆包通用模型pro为客户提供了业内最高标准的初始TPM（每分钟Tokens）和RPM（每分钟请求数），有助于企业的业务在高并发场景中落地。

目前，字节跳动还在持续加大对大模型技术研究的投入，近期在视觉、语音等方向有多项亮眼成果产出，其中，已有部分能力应用于豆包大模型相关产品中。

“我们希望用扎实的技术实力给客户更好的选择，帮助企业解除成本包袱，让客户更积极更大胆的尝试、迭代，让大模型应用大踏步向前。”孙帆说。

火山引擎还升级了头条、抖音同款插件服务，新增网页解析、计算器等插件，进一步扩宽模型能力的边界，支持企业多样的应用需求，同时带来了扣子专业版、HiAgent平台等多款产品和云基础设施的最新进展。

张鑫表示，火山引擎在高速自我迭代，走向更加智能化、行业化和区域化。他说：“通过针对性的行业方案、产品和优化服务，相信在未来，会有更多西南区域的企业借助豆包大模型和火山引擎的力量，实现业务创新，从而为经济发展注入新的活力。”

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7月25日，比亚迪王朝全新中级SUV宋L DM-i在开封上市，新车基于新技术、新平台、新标准打造，百公里亏电油耗低至3.9L，满油满电综合续航超1500km，以“大宋”之名开创SUV油耗3时代，颠覆用户对中级SUV的油耗续航认知。

宋L DM-i此次推出纯电续航里程75KM、112KM和160KM三个版本，共5款车型，售价13.58万-17.58万元，从技术、平台、美学、智享、安全五大维度，全面引领中级SUV新趋势，刷新中级SUV消费体验，树立新价值标杆，致力于成为紧凑级用户升级之选、燃油中级用户新能源换购之选、年轻家庭一步到位之选。

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新技术：搭载第五代DM技术，开创SUV油耗3时代
宋L DM-i搭载比亚迪最新第五代DM技术，为用户带来极致的油耗续航体验。新车百公里NEDC亏电油耗仅3.9L，再一次改写SUV油耗史，颠覆了中级SUV“大而费油”形象，开创SUV油耗3时代，被称为继秦L DM-i 之后的“工业奇迹第二弹”。对用户而言，3.9L极致低耗最显见的好处就是大幅降低出行成本，宋L DM-i亏电油耗只有同级燃油车的一半左右，跑得越多，省得越多。如果平时用纯电模式通勤代步，还能更省。宋L DM-i最高纯电续航里程达160km，基本可以做到充电一次、通勤一周，又省又便捷。

极致低能耗带来超长续航，宋L DM-i满油满电综合续航达1500km，创造了中级SUV续航新纪录，“黄金右脚”甚至能开出超2000公里的极限续航。要知道同级燃油SUV一箱油只能跑600km-800km左右，对于用户来说，这意味着驾驶宋L DM-i可轻松打卡大美中国，也可在节假日一箱油直达快乐老家，不用为沿途排队加油而烦心。

新平台：新一代插混整车平台赋能，刷新高阶驾乘体验
宋L DM-i基于新一代插混整车平台打造，引领中级SUV向更优越驾乘空间和…

（以上内容省略，详情请查看原文）

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文章来源：量子位
梦晨 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

刚刚，OpenAI正式进军搜索，发布SearchGPT原型。
奥特曼直言：我们认为今天的搜索还有改进空间。

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官方演示中的问题比较有特色，并不是搜索一些泛泛的知识，而是与具体的时空有关联。

这周末什么时间可以在半月湾（旧金山附近）看到海兔？

SearchGPT的回答也不是干巴巴的信息呈现，而是延续了对话形式：

想看的话，你应该在退潮时去，因为海兔经常出现在潮间带和岩石海岸，以下是这周的退潮时间段……

同时辅以图片展示，和参考链接。

最后还提醒用户去查询本地潮汐预测网站，以应对可能的变化。

在追问模式中，OpenAI演示了一个口语化的简短提问“会很热吗？”
SearchGPT这次也没有废话，直接给出一张未来一周当地天气表格。
如宣传文案所说，“通过清晰且相关的来源为您提供快速及时的答案”。

OpenAI表示，现在SearchGPT还处于原型阶段，收集反馈改进后将集成到ChatGPT。
注意了，这次想加入试用的话，要手动点击加入排队。
这种复古玩法也是很久没见了，上一次还是上一次。（报名地址在文末获取）

SearchGPT与谷歌对比如何？

根据提问中首字母和“i”不大写，合理怀疑这就是奥特曼自己搜的。（doge）

OpenAI挑这样一个问题来演示，除了展示SearchGPT自身能力特点之外，很难说不是专挑谷歌回答不好的例子。
同样的问题在谷歌搜索，并没有触发AI总结，且搜索结果第一页的链接时效性都不强。
排第一的页面也是2个多月前了，“本周末”这个信息点是一点不看。

AI搜索领域另一大竞争者，Perplexity表现如何呢？
也没能像SearchGPT一样给出具体时间段，只是推荐在退潮期，倒是在其他相关注意事项上补充的很全。
有最佳观赏打卡点，应该携带什么物品，安全、环保须知，以及可能看到的物种……

其他AI搜索引擎表现与Perlexity大致相同。
这波你更青睐哪种搜索结果？
另外把问题换成中文，在百度倒是能搜出用户撰写的实用攻略，而且是我们自己的山东威海半月湾了，倒是也很合理。
（用英文原问题搜索百度，会触发翻译）。

一步得到答案

说回到SearchGPT本身，主打的就是更快、更轻松地找到正在寻找的内容。
打破过去在网络上获取答案可能需要付出很多努力，通常需要多次尝试才能获得相关结果。
另一项演示中也是与时间地点相关：“北卡Boone八月的音乐节”。
这里也可以看到可以看到整个界面的布局，点击“展开链接”后，AI总结会出现在右边，而更多链接出现在左边。

不过这一页的搜索结果，被眼尖的网友挑出几处错误。

喔吼，当初谷歌就是因为在发布会上演示Bard错误回答，股价大跌，不过OpenAI没有股价可跌。
左侧边栏中看起来像图库的按钮，这次并未展示具体功能。

此外一些鼠标指向AI总结中的参考链接，可以预览页面标题。

初始提问和后续追问共享上下文。演示例子是“最好种的番茄品种”→”这里哪些是现在可以种的？”

最后，OpenAI还强调了和版权方、内容创作者的合作关系。
与SearchGPT一起，还推出了一种让提供方管理内容在SearchGPT中的显示方式的方法。
此外搜索索引和大模型训练数据是分开的，即使一家网站选择不允许把数据用于AI训练，也可以选择在搜索结果中展示页面。
那么SearchGPT究竟什么时候能大规模开放使用呢？
鉴于年初的Sora，五月的《Her》都还没有影，悲观的网友预测明年能用就不错了……

总之先排个队吧。
排队地址：
https://chatgpt.com/search
参考链接：
[1]https://openai.com/index/searchgpt-prototype/
[2]https://x.com/sama/status/1816551657158877187

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开放 LLM 社区正是百花齐放、竞相争鸣的时代，你能看到 Llama-3-70B-Instruct、QWen2-72B-Instruct、Nemotron-4-340B-Instruct、Mixtral-8x22BInstruct-v0.1 等许多表现优良的模型。但是，相比于以 GPT-4-Turbo 为代表的专有大模型，开放模型在很多领域依然还有明显差距。

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在通用模型之外，也有一些专精关键领域的开放模型已被开发出来，比如用于编程和数学的 DeepSeek-Coder-V2、用于视觉 - 语言任务的 InternVL 1.5（其在某些领域可比肩 GPT-4-Turbo-2024-04-09）。
作为「AI 淘金时代的卖铲王」，英伟达自身也在为开放模型领域做贡献，比如其开发的 ChatQA 系列模型，参阅机器之心报道英伟达新对话 QA 模型准确度超 GPT-4，却遭吐槽：无权重代码意义不大。今年初，ChatQA 1.5 发布，其整合了检索增强式生成（RAG）技术，在对话问答方面的表现超过了 GPT-4。
现在，ChatQA 进化到 2.0 版，这一次改进的主要方向是扩展上下文窗口。
论文标题：ChatQA 2: Bridging the Gap to Proprietary LLMs in Long Context and RAG Capabilities
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2407.14482
近段时间，扩展 LLM 的上下文窗口长度是一大研究和开发热点，比如机器之心曾报道过的直接扩展到无限长，谷歌 Infini-Transformer 终结上下文长度之争。
所有领先的专有 LLM 都支持非常大的上下文窗口 —— 你可以在单个 prompt 中向其灌输数百页文本。比如 GPT-4 Turbo 和 Claude 3.5 Sonnet 的上下文窗口大小分别为 128K 和 200K。而 Gemini 1.5 Pro 可支持 10M 长度的上下文，让人叹为观止。
不过开源大模型也在加紧追赶。比如 QWen2-72B-Instruct 和 Yi-34B 各自支持 128K 和 200K 的上下文窗口。但是，这些模型的训练数据和技术细节并未公开，因此很难去复现它们。此外，这些模型的评估大都基于合成任务，无法准确地代表在真实下游任务上的性能。比如，有多项研究表明开放 LLM 和领先的专有模型在真实世界长上下文理解任务上依然差距明显。
而英伟达的这个团队成功让开放的 Llama-3 在真实世界长上下文理解任务上的性能赶上了专有的 GPT-4 Turbo。
在 LLM 社区中，长上下文能力有时被认为是一种能与 RAG 竞争的技术。但实事求是地说，这些技术是可以相互增益的。
对具有长上下文窗口的 LLM 来说，根据下游任务以及准确度和效率之间的权衡，可以考虑在 prompt 附带大量文本，也可以使用检索方法从大量文本中高效地提取出相关信息。RAG 具有明显的效率优势，可为基于查询的任务轻松地从数十亿 token 中检索出相关信息。这是长上下文模型无法具备的优势。另一方面，长上下文模型却非常擅长文档总结等 RAG 可能并不擅长的任务。
因此，对一个先进的 LLM 来说，这两种能力都需要，如此才能根据下游任务以及准确度和效率需求来考虑使用哪一种。
此前，英伟达开源的 ChatQA 1.5 模型已经能在 RAG 任务上胜过 GPT-4-Turbo 了。但他们没有止步于此，如今又开源了 ChatQA 2，将足以比肩 GPT-4-Turbo 的长上下文理解能力也整合了进来！
具体来说，他们基于 Llama-3 模型，将…

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创新合作将改变客户能力并推动行业标准
qBotica与AmickBrown，即ZEST公司的一部分，很高兴宣布达成战略股权合作，旨在推动SAP云迁移解决方案和业务流程自动化能力。{ width=60% }

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这种创新的合作将充分利用AmickBrown在SAP咨询方面的深厚专业知识，结合qBotica领先的自动化和人工智能技术，为客户提供变革性解决方案。

qBotica和AmickBrown建立了一个联合企业，共同致力于为全球升级其SAP基础架构的客户提供变革性解决方案。这种合作将利用自动化技术来简化棕地、绿地和蓝地SAP迁移，确保高效且无缝的过渡。这种独特的联盟将提升生产力、承诺并拓宽为客户提供的专业知识和服务范围。AmickBrown在企业应用管理咨询方面的无与伦比的领导地位，结合qBotica在创建定制自动化、Agentic AI解决方案和生态系统方面的能力，为行业树立了新的标准。

该合作重点是开发解决方案加速器，以简化和加快SAP HANA迁移，确保客户顺利、高效地过渡。qBotica和AmickBrown还将合作创建针对SAP内智能文档处理的解决方案加速器，重点关注订单处理、合同、租约和发票等关键领域。这项举措旨在增强文档处理和处理的自动化和效率。

将qBotica的Agentic AI工作流程（包括AI代理和联系中心AI解决方案）与SAP系统集成，将为客户提供智能的、AI驱动的工具，以增强生产力并简化运营。该合作伙伴关系提供了利用各种技术和自动化方法的定制解决方案，不受对现有系统、应用程序或产品平台的强制归属的限制。

公司将合作建立自动化迁移策略，帮助客户迁移到由SAP管理和优化的AI启用云ERP，即称为RISE with SAP的产品。qBotica和Amickbrown将共同推出一个名为Rise UP with SAP的迁移加速计划，帮助客户以一种现代化和合规的方式采用SAP云，也称为Clean Core。 跨多学科团队的战略家、客户体验专家和技术专家将在美国、印度和南美洲的全球技术交付中心支持下，构建跨各种行业的领域加速器。该合作伙伴关系结合了业务和技术专业知识、产品构思、开发、部署和组织变革管理。它通过提供高效、高质量的自动化解决方案填补了市场空白，促进了企业创新和增长。

qBotica的首席执行官Mahesh Vinayagam补充道：“与AmickBrown的战略合作伙伴关系使我们得以将先进的自动化技术与他们出色的SAP专业知识相结合。我们将共同打造创变性解决方案，树立新的行业标准并为客户带来显著成果。”

根据AmickBrown领导团队的说法，“这一合作伙伴关系代表着我们实现提供驱动业务成功的尖端解决方案的重要一步。通过将我们的优势与qBotica结合，我们准备向客户提供无与伦比的价值。”

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GIGABYTE，全球领先的计算机品牌，很高兴宣布将参加SIGGRAPH 2024。{ width=60% }

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在这一首要活动中，技嘉将展示其尖端硬件如何对先进的AI工作流至关重要。与会者将在展台上体验由最新技嘉技术驱动的AI场景。

AI VR视频升频和编辑工作流
与在其VR电影制作YouTube频道HughHouFilm拥有逾23万订阅者的视觉叙事者Hugh Hou合作，技嘉将呈现一个沉浸式的8K VR视频创作演示。该站点突出了技嘉AI PC的功能，采用TRX50 AERO D和技嘉GeForce RTX 4090 GAMING OC。此演示的主要功能包括：
AI驱动工作流程：观察一个将转变VR视频制作的先进AI驱动过程。AI视频升频：通过Topaz Video AI，体验将低分辨率视频素材升频至令人惊叹的8K清晰度。实时视频编辑：在视频进行升频的同时，发现通过Adobe Premiere Pro实时编辑和预览高清VR内容的强大功能。互动和沉浸式VR体验：参与一个重新定义视觉创意的沉浸式VR环境。

生成式AI实验室
探索使用技嘉AORUS 17X笔记本展示的基于AI驱动的图像生成力量。这个交互式演示允许与会者：
观看稳定扩散和ComfyUI根据选择的模型和文本描述转变您的实时图像。体验AORUS 17X如何推动实时视觉输入与AI驱动增强的无缝集成。

AI TOP：在您的桌子上训练您自己的AI
此外，技嘉将展示在COMPUTEX 2024推出的GeForce RTX 4070 Ti SUPER AI TOP 16G。这款显卡提供稳定而强大的AI计算，即使在要求苛刻的多卡设置或长时间使用中也是如此。依托技嘉的高质量验证和专门的仿真测试，它提供卓越的AI性能。

技嘉在SIGGRAPH 2024的出席强调了其对AI和硬件创新的承诺。除了活动外，技嘉与英特尔、NVIDIA和AMD等行业领导者合作，打造强大的AI生态系统，增强他们跨多个领域的AI技术。作为Azure AI笔记本与微软的首次推出者，技嘉还集成了Microsoft Copilot等混合AI应用，将AI服务和技术嵌入现有平台，获得沉浸式AI体验。

在SIGGRAPH 2024的展位#216上加入我们，看看技嘉如何引领面向创意和专业工作流的AI驱动技术。

来源：技嘉

探索AITechPark，获取人工智能、物联网、网络安全、AITech新闻以及来自行业专家的深入更新！。注意：Title、Date、Body 三个部分的内容，放入到对应的位置。最后只需要输出为Makedown源文件格式内容。

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尽管计算机被设计得比任何人都能更快地进行数学运算，但正式数学的最高水平仍然是人类的专属领域。

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但谷歌DeepMind的研究人员取得了突破，使人工智能系统比以往更接近在数学领域击败最优秀的人类数学家。
一对名为AlphaProof和AlphaGeometry 2的新系统配合起来处理了来自国际数学奥林匹克竞赛的问题，这是一项自1959年以来就一直在全球举办的针对中学生的数学竞赛。奥林匹克竞赛每年有六道令人难以置信的难题，涵盖代数、几何和数论等领域。获得金牌将使您跻身于世界上最优秀的少数青年数学家之列。DeepMind的两个系统合作的效果不完全达到那个水平。在它们的答案由蒂莫西·高尔斯教授评分后，DeepMind团队获得了42分中的28分，足以获得银牌，但仍然差一分无法达到金牌水平。
不同于人类数学家，这些系统要么完美，要么无能为力。在它们解决的每个问题中，它们得分完美，但在六道题中，有两道题它们甚至无法开始着手解答。此外，DeepMind与人类竞争者不同，没有时间限制。学生们有九个小时来解决这些问题，而DeepMind系统花了三天昼夜不停地解决一个问题，尽管另一道问题它瞬间解答完成。
参与挑战的两个系统在工作方法上大相径庭。解决了三个问题的AlphaProof通过将一个大型语言模型（类似于用于消费者聊天机器人的模型）与专门的“强化学习”方法配对，就像DeepMind用于解决围棋问题一样。关键在于利用现有的“形式数学”方法，一个将数学证明编写成仅在其为真时才能运行的程序的规则集。“我们尝试做的是在这两个领域之间搭建一座桥梁，”AlphaProof的负责人托马斯·休伯特说，“这样我们就能利用形式数学带来的保证和非形式数学中提供的数据。”在接受大量英文数学问题培训后，AlphaProof利用自己的知识尝试用形式语言生成具体的证明。由于这些证明可以被验证为真或假，可以教导系统不断改进自己。这种方法可以解决困难问题，但不总是速度快：虽然它远远优于简单的反复尝试，但它花了三天来找到挑战中最难问题的正确形式模型。
另一个系统AlphaGeometry 2同样将语言模型与数学倾向更强的方法配对。但它在几何问题领域的成功令人震惊：它仅用16秒解决了其问题。高尔斯说，AlphaGeometry 2采取了一个令人惊讶的路径。“已经有一些测算的证明例子，长度比维基百科还长。但这不是那样的情况：我们谈论的是一个非常简短、人类风格的输出。”AlphaGeometry 2的负责人Thang Luong将其输出描述为类似于DeepMind在围棋历史性胜利中的“37步”，当时AI系统走了一步没有人类会想到的着法，最终获胜。AlphaGeometry 2的证明包括围绕另一点构造一个圆，然后利用该圆证明整个答案。“起初，我们的专家并没有完全理解它为什么要构造那个点，”Luong说。“但在看完解决方案后，他们认为这个解决方案真的把很多三角形连接在一起，认为这个解决方案真的相当优雅。”
AlphaGeometry 2的最简单问题 …
让ABC是一个三角形，AB < AC < BC。让AI和ω分别是三角形ABC的内心和内切圆。让X是BC线上与C不同的点，使得通过X且平行于AC的线是内切圆ω。类似地，让Y是BC线上与B不同的点，使通过Y且平行于AB的线是内切圆ω。让AI再次与三角形ABC的圆周相交于P，P≠A。让K和L分别是AC和AB的中点。
证明∠KIL + ∠YPX = 180°。
在19秒内解决。
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…以及AlphaProof的最难问题
Turbo蜗牛在一个有2024行和2023列的棋盘上玩游戏。在2022个细胞中有隐藏的怪兽。最初，Turbo不知道怪物在哪个细胞，但他知道除了第一行和最后一行外，每行都有一个怪物，每列最多只有一个怪物。
Turbo进行了一系列尝试，试图从第一行移到最后一行。在每次尝试中，他选择从第一行的任何一个细胞起步，然后重复移动到共享公共边的相邻细胞。（他可以返回到先前访问过的细胞。）如果他到达一个有怪物的细胞，他的尝试结束，他被传送回第一行重新开始新的尝试。怪物不会移动，Turbo会记住每个他访问过的细胞中是否有怪物。如果他到达最后一行的任何一个细胞，他的尝试结束，游戏结束。
确定最小值n: Turbo有一个保证在第n次尝试或更早到达最后一行的策略，不管怪物的位置。
未解决。了解更多关于这些话题的信息：人工智能（AI）、DeepMind、数学、谷歌、技术行业、Alphabet、计算机、新闻。分享。重复使用此内容。

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纵览：
akirolabs获得了四位数的非稀释性公共资助，来自柏林投资银行和欧洲区域发展基金（ERDF）。{ width=60% }

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评审委员会认可akirolabs在ProcureTech领域的突破性创新，并赞扬其将人工智能整合到战略采购中的进展。该资金将用于进一步开发akiroAssist，这是领先的战略采购专家LLM，增强akirolabs的人工智能能力，并巩固其作为以人工智能为先的ProcureTech SaaS公司的地位。此次公共资助是该公司今年1月宣布的500万美元种子轮融资之后的一项重要消息，该轮融资由High-Tech Gründerfonds（HTGF）、OTB Ventures和D11Z Ventures领投。

位于柏林的ProcureTech初创公司akirolabs宣布，除最近的500万美元种子轮融资外，还从柏林投资银行和欧洲区域发展基金（ERDF）获得了额外的数字七位数（欧元百万）非稀释性资助。

该高度竞争的补助金仅授予推动创新和技术边界的顶尖科技初创公司，此次获奖与该公司成功的500万美元种子轮融资轮之后不久到来，凸显了akirolabs在AI驱动战略采购转型方面的强劲势头和信心。

评审委员会特别对akirolabs的愿景和akiroAssist的开发印象深刻，后者是他们的专有和领先的战略采购专家LLM，可增强他们的类别管理软件。技术的创新应用在获得补助金方面起着至关重要的作用，突显了该公司在ProcureTech领域的独特地位。

akirolabs正在开发他们所谓的“ProcureTech的彭罗斯三角”——这是一个不可能复制的杰作，它结合了三个关键要素：
独特的采购领域专业知识革命性和高度创新的采购方法论利用大型语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）和本体论的尖端人工智能引擎

这笔资金将被战略性地利用来进一步提升软件的人工智能/LLM能力，巩固akirolabs作为AI为先的ProcureTech B2B SaaS公司的地位，并加速产品开发和团队扩张。

该资金将被战略性地利用来进一步提升软件的人工智能/LLM能力，巩固akirolabs作为AI为先的ProcureTech SaaS公司的地位，并加速开发akiroAssist——领先的战略采购LLM。

akirolabs的首席执行官Michael Pleuger表示：“我们很荣幸收到IBB ProFIT和ERDF的认可和资助。这是IBB ProFIT和ERDF对我们不断突破采购可能性边界承诺的支持。”

“我们对未来的旅程感到兴奋，并对我们的投资者、客户和合作伙伴的支持深表感激，”Pleuger补充道。

行业专家Elouise Epstein，KEARNEY合伙人和数字采购畅销书作者，此前曾赞扬akirolabs：“您所创造的是重大的……毫无疑问，这是一项突破性创新。akirolabs正朝着消除我们今天所知道的很多类别管理职能的轨迹前进。”。

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研究显示，谷歌估计将有近三分之二的英国工作岗位能够受益于人工智能（AI），仅有极少部分可能面临完全“淘汰”的风险。

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谷歌表示，与其担心AI可能导致的失业问题，更应注重的是确保能够利用AI技术进行更智能、更快速工作的数以百万计的英国员工得到支持来使用这项技术。

“实际上不到50%的人在日常工作中真正利用这些工具，” 谷歌英国总经理黛比·温斯坦称。“对这些工具的应用率非常低，我认为我们能够释放AI潜力的唯一方式就是让人们使用它们，并对其感到自信和能力十足。”根据由谷歌委托的智库Public First的研究，61%的英国工作岗位将被AI“根本”改变，仅有31%将能够“隔离”技术的影响，即具有不到四分之一的工作任务有潜力被自动化。

Public First表示，那些能够得到保护的工作岗位主要集中在社会护理、交通运输、住宿和食品服务领域，在这些领域中，仅由人类工作者才能完成复杂且多样化的物理任务。该智库估计仅有少数工作岗位可能完全被AI“淘汰”。即使受影响最严重的金融和保险领域，也预计仅有4%的工作岗位将消失，而83%将“受益”。

Public First的研究结果与托尼·布莱尔研究所的最新研究类似。该智库通过使用AI模型“将超过17,000种工作任务按照生成式AI显著缩短完成时间或完全自动化的潜力进行分类”来绘制其估算结果。

谷歌目前正与Community工会、小企业网络Enterprise Nation以及一对多学院信托合作，努力找到最佳方式将AI技术引入典型工作场所，从而提升工人的能力而非取代他们。温斯坦表示：“我们现在讨论这个问题的一部分棘手之处在于我们实际上并不知道会发生什么。我们知道的是第一步将是与合作伙伴坐下来，真正了解使用情况。如果是学校管理员与课堂上的人员，我们到底想要为这些人员解决哪些具体任务？

“如果你是一名老师，其中一些任务可能是关于在课堂计划中如何使用Gemini的简短电子邮件，有些可能是正式的课堂培训，有些可能是一对一指导。在约1200人中，将有很多不同的试点项目，每个群体约有100人。”政府支持这一试点。人工智能部长费里亚尔·克拉克议员表示：“加速人工智能在整个经济中的传播将是启动增长、改变我们的公共服务并为全国的劳动人民提供新机会的关键。同样重要的是，确保我们与人民同行，并建立一个适应未来的劳动力，通过提供AI技能培训来帮助职业蓬勃发展和企业增长——这将帮助我们实现这一目标。”

Public First估计，如果英国在未来六年充分采用AI技术，将为英国经济带来逾4000亿英镑的潜在收益，相当于每年从技术带来的2.6%的增长率。谷歌声称，通过利用生成式AI，英国普通工作者每年可节省100小时，这一收益被认为是“自谷歌搜索问世以来对工人生产率的最大改进”。

谷歌的母公司Alphabet在周二报告显示盈利和收入飙升，以及其700亿美元的股票回购计划。在今年的年度开发者大会上，其AI技术遭到质疑，因为其Gemini AI图片生成工具的推出出现问题，导致投资者对其人工智能产品的投资产生担忧。

然而，Alphabet在大会上强调了其对AI的投资。在其推出的AI相关功能和工具中，试图通过广泛发布AI概览来彻底改进Google搜索。AI概览受到了沉重批评，包括来自出版商的批评，他们认为这将减少他们网站的流量。

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