Meta新款AI应用Muse登顶榜单，早期评价强劲
Meta Platforms推出的新人工智能应用Muse上线后迅速登上移动应用榜单首位，并获得积极的早期评价。这表明Meta正在竞争日益激烈的消费者AI助手市场中取得初步进展。不过，目前还没有足够数据评估其长期用户留存率或技术表现。
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美国国会议员呼吁制定国家级 AI 数据中心战略
美国民主党众议员苏哈斯·苏布拉马尼亚姆呼吁制定一项国家战略，以引导 AI 数据中心的快速扩张。他指出，目前各州自行其是的做法会让地方社区承担基础设施成本。他提出了改善数据中心选址、评估能源和水资源消耗，并要求大型用电户承担电网升级费用等提案。
谷歌推出AI笔记本，挑战苹果和微软
谷歌凭借售价899美元起的Googlebooks，再次进军高端笔记本市场。这些设备以Gemini AI为核心，并加强了与安卓手机的互联。谷歌安卓生态系统总裁Sameer Samat解释了公司为何融合安卓和ChromeOS的部分功能，以及新功能如何在AI PC市场上挑战苹果和微软。
从预训练到熟练：以最少人工干预实现长时程操作的真实环境子任务强化学习
研究人员提出 PARTS，通过强化学习专门改进机器人基础策略容易失败的关键子任务。系统无需重新收集完整任务示范，而是在保留预训练策略常规动作的同时，重点训练任务瓶颈。学习得到的选择器和成功验证器会触发残差修正并提供局部奖励，因此即使完整任务成功样本稀少，也能继续学习。在双臂 YAM 任务中，完整任务成功率从32%提升至61%；在单臂 Franka 任务中，则从50%提升至95%。每项任务平均只需数
数学与人工智能顾问组
OpenAI正与一个独立的数学与人工智能顾问组合作。该小组将协助指导对人工智能领域新兴成果的审查和传播。
OpenAI 呼吁美国政府制定全球人工智能安全标准
OpenAI 呼吁美国政府制定人工智能安全方面的全球标准。特朗普总统表示，他不会扼制增长，但如果有必要，司法部可以“遏制相关行动”。
韦氏词典新收录词汇折射出人们对人工智能末日的担忧
韦氏词典正式收录了1,400个新词，其中包括“AGI”、作为名词使用的“compute”以及“恐怖谷”。这些新增词汇表明，人工智能时代的概念正逐渐进入日常语言。
使用人工智能并非优势，重新思考工作方式才是关键
工厂用电动机取代蒸汽动力时，生产率起初几乎没有提升，直到管理者重新设计整个工厂，技术才真正产生效益。营销人员如今也面临类似的人工智能困境。每天使用人工智能的营销人员比例已从88%升至91%，但表示成果显著改善的人还不到一半。文章认为，仅仅采用人工智能并不能带来竞争优势；企业必须重新设计工作流程、决策方式和组织协作，才能获得可衡量的收益。
人工智能热潮和数据中心建设到2050年或产生可绕地球六圈的电子垃圾
一份最新报告警告，人工智能数据中心的扩张到2050年可能产生大量电子垃圾，总量或相当于绕地球六圈。报告还估计，其中相当一部分电子垃圾可能未被统计，并分析了每个数据中心园区可能使用的硬件和基础设施规模。
Meta的Muse或提振CPU需求，英特尔、AMD和Arm股价大涨
投资者预计，Meta的AI模型Muse走红可能带动CPU需求，英特尔、AMD和Arm股价因此大幅上涨。英特尔涨幅超过12%，AMD上涨逾8%，Arm上涨约15%。AMD市值在盘中首次突破1万亿美元。不过，这一需求增长预期目前仍属推测，尚未有实际订单或出货数据予以证实。
OpenAI 扩大 Academy，推出新的学习路径
OpenAI 扩大 Academy 的内容，为员工、开发者、领导者、教育工作者和学生推出新的学习路径。这些内容旨在帮助参与者培养并展示实用的 AI 技能。
为人工智能下一阶段建立标准
OpenAI提出建立全球通用人工智能标准的路径，呼吁加强评估、报告和治理方面的协调，以提升日益强大的人工智能系统的安全性。
人们使用 ChatGPT 远不止写作和研究：7 个值得尝试的点子
除了写作和研究，人们实际上还会如何使用 ChatGPT？本文在 Reddit 上寻找实用、富有创意且出人意料的使用方式，并介绍其中 7 个值得尝试的点子。文章重点是用户应用案例，而不是新模型或技术突破。
一名前会计师利用 Tabby 和 AI 让会计师变得多余
Tabby 被设计为实时记账界面，能够处理客户的文件，并持续提供企业利润和亏损的最新数据。
BI-Agent与BI-Bench探索端到端商业智能自动化
该研究评估大语言模型能否在用户无需手动选择数据表、转换数据或建立连接关系的情况下，端到端回答商业智能问题。研究人员基于真实BI项目和仪表板问题构建了BI-Bench。结果显示，即使是最先进的大语言模型，准确率也低于50%。BI-Agent将流程拆分为搜索、连接和转换等子任务，并协调专用数据管理工具。与普通大语言模型相比，该系统的准确率最高提升40个百分点；经过进一步训练的BI-Agent则实现了最