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Descript 利用 OpenAI 的模型来扩大多语言视频配音的规模，优化翻译以确保配音在不同语言中听起来自然。这不仅保留了原始内容的意义，还考虑到了时间同步问题，使得观众能够流畅地观看和理解不同语言版本的内容。🔗 来源：How Descript enables multilingual video dubbing at scale (AI 严选)

🔗 来源：Designing AI agents to resist prompt injection (AI 严选)

在最近举行的DevDay活动上，人工智能领域的创新再次得到了展示。本次大会重点发布了包括GPT-4 Turbo在内的多款新模型及开发者产品。 其中最引人注目的是GPT-4 Turbo的推出，这款模型不仅具备了128K上下文处理能力，还进一步降低了价格门槛。这意味着更多的开发人员可以利用先进的人工智能技术进行创新。 此外，大会还推出了新的Assistants API，旨在为开发者提供更加灵活且功能强大的工具支持。通过这一API，用户可以在各种应用场景中轻松集成和使用人工智能助手的功能。 值得一提的是，GPT-4 Turbo还加入了视觉处理能力，使其具备了理解并生成图像的能力。DALL·E 3 API的推出进一步丰富了这一功能。这不仅为创作者提供了全新的创作途径，也为跨领域合作开辟了广阔的空间。 整体来看，本次DevDay活动展示了人工智能技术在不断进化的同时，也在逐步深入到更多实际应用场景中，推动着科技与创新的边界不断拓展。 🔗 来源：New models and developer products announced at DevDay (AI 严选)

Tim Spencer 在管理一家名为 Markai 的亚洲电商平台期间意识到制造行业的采购过程有多么复杂。他表示：“我们有成千上万的供应商，并将产品分销到了世界各地的几十个国家。”在疫情期间，他的团队因手工处理供应商、谈判价格、追踪订单和管理付款而感到压力山大。“我发现自己在领导一支未能取得成功的团队。”他提到。 就在 2023 年 Markai 的前景变得明朗时，生成式人工智能开始被看作是简化制造业采购流程的关键工具。同年晚些时候，Spencer 和他的两位联合创始人 Lorenz Pallhuber（曾担任麦肯锡采购部门的顾问）和 Tom Petit（前技术联合创始人 Landis 创始人之一）一起创立了 Didero。 Didero 的使命是自动化全球采购中的许多复杂环节。该公司刚刚完成了 3000 万美元的 A 轮融资，Chemistry 和 Headline 共同领投，微软风险投资部门 M12 参与其中。 Spencer 表示：“全球贸易依赖于自然语言沟通。”这些碎片化的沟通包括电子邮件、微信、电话通话、采购订单和装箱单。直到生成式人工智能的出现，这些信息仍需要

合并与收购（M&A）过程通常耗时且昂贵，即使是规模较大、人员充足的私人股本基金也不例外。除了要花费无数小时与潜在目标公司的高级管理人员会面以及建模财务结果外，这些集团还需支付数百万美元聘请外部顾问：会计师、律师和管理咨询师。由于如果交易失败，外部顾问的费用将无法报销，因此PE公司会在确定有兴趣后再委托麦肯锡、BCG或贝恩等昂贵的专业人士进行广泛的商业研究。 DiligenceSquared 是一家成立于2025年秋季Y Combinator计划中的初创公司。该公司声称利用AI可以在传统成本基础上大幅降低顶级咨询质量的商业研究费用。创始人为Frederik Hansen和Søren Biltoft，他们对私人股本尽职调查有深厚的专业知识。Hansen曾在Blackstone担任高级经理，并为此类报告进行了多项十亿美元级收购委托；Biltoft在BCG 的私人股权投资部门工作了七年。 自十月推出以来，DiligenceSquared 已经完成了多个项目，并为全球多家最大的PE公司和中型基金提供了服务。Damir Becirovic，前Index Ventures合伙人，凭借

🔗 来源：Disrupting malicious uses of AI | February 2026 (AI 严选)

在与DoorDash首席人力官马丽安娜·加拉瓦格拉的对话中，我们了解到DoorDash是如何通过规模化人工智能的应用来增强员工的能力，使其更快地进行创新和学习。 提问： Q1：DoorDash在推动AI技术方面的具体策略是什么？ 马丽安娜·加拉瓦格拉的回答： A1：我们致力于通过引入人工智能工具来简化员工的工作流程，提高效率。我们的目标是确保每位员工都能轻松地将这些先进的技术整合到日常工作中，从而加速创新和学习过程。 提问： Q2：规模化AI应用对于DoorDash的员工意味着什么？ 马丽安娜·加拉瓦格拉的回答： A2：规模化人工智能的应用可以帮助我们的员工更加专注于创意和战略性的任务，而不是繁琐的数据处理工作。这不仅提高了他们的工作效率，也促进了整体的职业发展。 提问： Q3：对于希望在自己的组织中引入AI技术的企业有何建议？ 马丽安娜·加拉瓦格拉的回答： A3：首先，建立一个明确的愿景和目标非常重要。其次，确保员工理解并接受这些新技术，可以通过培训和支持来实现这一点。最后，持续评估和技术优化是必不可少的。 🔗 来源：Q&A with DoorDash’s CPO, Mari

Doppel利用OpenAI的GPT-5和强化微调（RFT）技术，能够在深伪和冒充攻击扩散之前对其进行拦截。这种先进的防御机制能够将分析师的工作量减少80%，并将威胁响应时间从数小时缩短至几分钟。🔗 来源：Doppel’s AI defense system stops attacks before they spread (AI 严选)

最近的Dota 2比赛结果表明，通过自博弈（self-play）技术，人工智能系统可以在有足够的计算资源的情况下，从远远低于人类水平跃升至超人类水平。仅仅一个月的时间，我们的系统就在自我提升的过程中，从勉强能与顶级玩家持平到击败顶级职业选手，并且一直在持续进步。 传统的监督深度学习系统只能根据其训练数据集的质量达到一定的性能上限，然而在自博弈系统中，随着智能体变得越来越出色，它能够生成越来越多高质量的训练数据。这使得系统的整体性能不断跃升，远远超越仅依赖于初始训练数据的做法。 这种进步不仅展示了自博弈技术在人工智能领域的巨大潜力，也为未来的AI应用提供了新的可能。未来，类似的自我提升机制或许可以应用于更多的任务和领域，推动整个AI行业的快速发展。 🔗 来源：More on Dota 2 (AI 严选)

Edu for Countries 是 OpenAI 新推出的一项举措，旨在帮助各国政府利用人工智能技术来现代化其教育系统，并培养面向未来的劳动力。 🔗 来源：Introducing Edu for Countries (AI 严选)

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🔗 来源：EMEA Youth & Wellbeing Grant (AI 严选)

🔗 来源：Ensuring AI use in education leads to opportunity (AI 严选)

🔗 来源：Equipping workers with insights about compensation (AI 严选)

新闻详情： OpenAI与Paradigm联合发布EVMbench EVMbench是一个全新的基准，旨在评估人工智能（AI）代理在发现、修复和利用高严重性的智能合约漏洞方面的能力。 智能合约安全的挑战 随着区块链技术的发展，智能合约在金融、供应链等领域的应用越来越广泛。然而，这些高度自动化的合约也带来了前所未有的安全挑战。 EVMbench的里程碑意义 EVMbench的发布标志着AI在区块链领域安全实践的一个重要里程碑。它将为AI代理开发和优化漏洞检测策略提供标准参考。 🔗 来源：Introducing EVMbench (AI 严选)

近日，OpenAI 和 Paradigm 联合推出了 EVMbench，这是一个用于评估人工智能代理检测、修补和利用高危智能合约漏洞能力的基准测试。 🔗 来源：Introducing EVMbench (AI 严选)

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🔗 来源：Extending single-minus amplitudes to gravitons (AI 严选)

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Figma宣布与OpenAI合作，将OpenAI的AI编程工具Codex整合到其平台上。这一举措是在上周该公司与Anthropic达成类似合作关系后不久进行的。 通过这种集成，用户可以在Figma的设计环境中直接开始编写和调整代码，并能够轻松地在两个平台之间切换使用Figma的MCP（模型上下文协议）服务器。此前，用户可以从Figma设计文件、Figma Make或FigJam将细节带入Codex实现基于代码的应用。 “通过这次集成，团队可以建立在他们最好的想法上——而不仅仅是他们的第一个想法——结合代码的最佳实践以及Figma的无限画布带来的创意、协作和工艺。”Figma首席设计官Loredan Crisan表示。 Codex产品负责人Alexander Embiricos指出：“这种整合使得Codex对更广泛的构建者和企业产生了强大的影响力，因为它并不假设你是‘一个设计师’或‘一个工程师’。工程师可以在不离开其工作流程的情况下进行视觉迭代；而设计师则可以更加接近实际的实现，而不必成为全职程序员。” 去年，OpenAI首次推出了Codex作为命令行编程助手，以与Anthropic备受

发现Figma如何通过AI技术改变数字设计。David Kossnick分享了诸如Figma Make之类的工具，它们使团队能够进行原型制作、协作和构建——重新塑造设计师、开发人员以及非技术人员的工作流程。 🔗 来源：Figma uses AI to transform digital design (AI 严选)

AI实验室Flapping Airplanes最近获得了包括Google Ventures、Sequoia和Index在内的1.8亿美元种子轮融资。这轮融资的目的是让模型像人类一样学习，而不是简单地吞噬互联网上的数据。该团队由Ben和Asher Spector兄弟以及联合创始人Aidan Smith组成。 他们认为，通过更高效的数据训练可以开启全新的AI能力。TechCrunch AI编辑Russell Brandon在TechCrunch的Equity播客中与三位创始人进行了对话，讨论了为什么投资者愿意为一个没有产品展示的实验室开这么大的支票、更为高效的AI能带来什么可能性以及他们为何优先考虑创造力而不是资历。 听众可以通过订阅Equity播客来了解更多信息。TechCrunch音频制作者Theresa Loconsolo负责Equity播客，她曾在2022年加入TechCrunch之前，在一个四站集团的两家制作公司担任录音师、播客编辑等工作。 🔗 来源：This Sequoia-backed lab thinks the brain is ‘the floor, not t

作为印度第一家上市的人工智能公司，Fractal Analytics在公开市场的首日表现平平。该公司的股票定价低于发行价，并且在下午交易中进一步下跌。周一，Fractal Analytics以每股876卢比的价格上市，高于发行价900卢比，最终收盘价为873.70卢比，较发行价下跌了7%，市值约为1481亿卢比（约合16亿美元）。这一价格低于公司最近在私人市场的高点。今年7月，该公司通过二次融资筹集了约1.7亿美元，估值达到24亿美元。 Fractal Analytics于2000年成立，专注于为金融服务业、零售业和医疗保健行业的大企业提供人工智能和数据分析软件，并主要依赖海外市场（包括美国）获得收入。公司在2022年开始转型，从传统的数据分析师公司转变为人工智能公司。根据其IPO文件，该公司在截至3月2025年的财年中，营业收入增长了26%，达到约3.048亿美元，并实现了2.21亿美元的净利润，而前一年则亏损5470万美元。 此次上市筹集的资金将用于偿还美国子公司的债务、投资研发及市场推广（通过Fractal Alpha部门）、扩大印度办公基础设施以及潜在收购。Fractal An

科技投资者并未放弃以与编写软件相同的速度和便捷性来生产物理产品的梦想。初创公司Freeform正致力于开发一种新的金属组件3D打印系统，其首席执行官兼联合创始人Erik Palitsch向TechCrunch透露，公司已筹集了6700万美元的B轮融资，用于扩展其制造平台。 参与投资的机构包括Apandion、AE Ventures、Founders Fund、Linse Capital、Nvidia的NVentures、Threshold Ventures和Two Sigma Ventures。Pitchbook提供的数据显示，FreeForm融资后的估值为1.79亿美元。Palitsch表示，这笔资金将用于升级其当前的GoldenEye打印系统，该系统使用18台激光器融合金属粉末，以制造精确部件。新版本命名为Skyfall，将利用数百台激光器每日生产数千公斤的金属零件。 FreeForm由Erik Palitsch和Thomas Ronacher于2018年共同创立，在SpaceX开发火箭发动机时，他们发现用于打印金属组件的工业机器价格昂贵、操作复杂，并不适合大规模制造。他们