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作为我们高管职能系列的一部分，Model ML首席执行官查兹·恩德勒（Chaz Englander）探讨了如何通过原生AI基础设施和自主代理来转变金融服务的工作流程。 🔗 来源：Model ML is helping financial firms rebuild with AI from the ground up (AI 严选)

在强化学习领域，如何让智能体在面对奖励极其稀疏的环境时进行有效探索，始终是制约人工智能进化的核心瓶颈。近日，一种基于预测奖励的新型方法——随机网络蒸馏技术，为破解这一难题提供了全新的视角。 该技术的核心在于通过模拟“好奇心”来驱动智能体的探索行为。通过构建基于预测的奖励机制，智能体能够利用预测误差来识别环境中的未知领域。当智能体遇到无法准确预测的新状态时，系统会产生一种内在的激励，促使智能体主动深入探索那些未曾涉足的区域。 这一突破性的算法在极具挑战性的经典游戏《蒙特祖玛的复仇》中展现了惊人的潜力。由于该游戏环境极其复杂且奖励获取难度极大，传统的学习算法往往难以奏效，而随机网络蒸馏技术首次实现了超越人类平均水平的表现。这一成就不仅标志着智能体自主探索能力的飞跃，也为开发具备高度自主学习能力的通用人工智能开辟了新的路径。 🔗 来源：https://openai.com/index/reinforcement-learning-with-prediction-based-rewards

OpenAI 和 Allied for Startups 联合发布了《激活人工智能》报告，提出了20条可操作的政策建议，旨在加速欧洲的人工智能 adoption，增强竞争力并支持创新者。 这份报告为欧洲各国政府提供了具体的指导方针，涵盖了从教育和培训到资金支持和监管框架等多个方面。这些政策建议的目的是为了创造一个有利于人工智能发展的环境，促进技术进步和经济繁荣。 通过实施这些建议，预计可以加速欧洲在人工智能领域的创新步伐，并帮助企业在全球竞争中保持领先地位。 🔗 来源：Accelerating AI adoption in Europe (AI 严选)

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据路透社消息，欧洲议会已经禁止立法者在其工作设备上使用内置的人工智能工具，原因在于上传机密通信到云端可能会带来网络安全和隐私风险。 一封被Politico获取的电子邮件指出，该议会议事部门表示无法保证将数据上传至AI公司服务器时的安全性，并且尚未完全评估这些信息与AI公司共享的程度。因此，该电子邮件称：“出于安全考虑，建议禁用此类功能。” 例如，将数据上传至AI聊天机器人（如Anthropic的Claude、微软的Copilot以及OpenAI的ChatGPT）意味着美国当局有权要求运营这些聊天机器人的公司提供关于其用户的信息。与此同时，AI聊天机器人通常依赖于用户提供的信息或上传的内容来优化模型，这也增加了敏感信息可能被分享和查看的风险。 欧洲拥有世界上最严格的数据保护法规之一。然而，欧盟委员会（该27国集团的监管机构）去年提出了新的立法提案，旨在放松其数据保护规定，使其更容易让科技巨头在其AI模型上训练欧洲人的数据，这一提议遭到了批评者的反对，他们认为这在向美国科技巨头妥协。 禁止议员访问其设备上的AI产品正值欧盟成员国重新评估与美国科技巨擘的关系。这些公司仍然受美国法律的管辖，并

随着技术的不断进步，人工智能（AI）正成为推动欧洲经济增长和创新的关键力量。最近，美国领先的人工智能研究机构——OpenAI宣布推出《欧盟经济蓝图2.0》（EU Economic Blueprint 2.0），旨在通过新的数据、合作伙伴关系以及一系列新举措来加速欧洲范围内的人工智能技术应用、技能提升及产业发展。 新版的‘经济蓝图’不仅涵盖了在AI技术研发和应用场景上的最新进展，还强调了加强跨行业合作的重要性。OpenAI希望通过与欧盟各国政府、企业、研究机构等多方的合作，共同推动人工智能技术在各行各业中的广泛应用，促进欧洲数字转型和社会经济发展。 此外，《经济蓝图2.0》还重点关注人工智能领域的技能培养和人才培训计划，致力于提升公众对这一新兴技术的理解，并帮助相关人员掌握必要的知识与技能以应对未来的工作环境。这不仅有助于缩小当前存在的‘技能缺口’问题，也为AI技术的可持续发展奠定了坚实的基础。 总体而言，《欧盟经济蓝图2.0》代表了OpenAI在推动全球范围内人工智能技术创新和应用方面的重要一步，特别是对于欧洲这样一个拥有丰富资源和技术潜力的地区来说意义尤为重大。随着该计划的深入实施，

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最近，OpenAI加入了欧盟的负责任人工智能（Responsible Artificial Intelligence）行为准则。此举不仅标志着OpenAI致力于推动欧洲地区的人工智能技术发展和应用，同时也展示了其与欧洲各国政府紧密合作的决心。通过这种伙伴关系，双方共同推进技术创新、基础设施建设和经济增长。 加入该行为准则后，OpenAI将与欧盟成员国以及相关组织密切合作，确保人工智能的开发和使用符合道德和社会价值标准。这不仅有助于减少技术滥用的风险，还能促进公平合理的技术发展环境。 这一举动对于整个欧洲地区都是一个积极信号，表明了在当前全球数字转型背景下，各国政府和私营部门正共同努力构建更加安全、透明且可信赖的人工智能生态系统。随着未来几年人工智能领域的持续发展，这种合作模式有望为欧盟乃至全世界带来更多的机遇与挑战。 🔗 来源：The EU Code of Practice and future of AI in Europe (AI 严选)

比亚迪作为国内知名的电动汽车制造商，在新能源汽车市场取得显著成就后，近期有消息称，该公司正在考虑涉足顶级竞技赛车领域。据知情人士透露，比亚迪的执行副总裁李柯表示，公司正研究是否进入包括世界一级方程式锦标赛（F1）在内的顶级竞技赛车领域。 李柯指出，参与世界最高等级的赛车赛事与比亚迪长期坚持的技术优先战略相匹配。目前，比亚迪正在评估进入F1和耐力赛的可行性。有消息称，比亚迪可能通过两种方式之一入局F1：收购现有车队或从零组建全新车队。知情人士透露，在这两种选择中，比亚迪更倾向于前者。 这一消息不仅展示了比亚迪对技术领域的持续追求和探索，也反映了中国汽车企业在全球顶级赛事中的雄心壮志。如果比亚迪最终决定参与F1赛场，这将标志着其品牌从新能源汽车领域向更为激烈的竞技市场迈出重要一步。 相关背景：AI与科技财经 与此同时，在科技和财经领域，人工智能（AI）正成为行业关注的焦点。本月早些时候，BreakReal旗下的AI调酒机器人在AWE（全国家电及消费电子展）上亮相，展示了AI技术在日常生活中的创新应用。 AWE展会不仅吸引了众多科技爱好者，也为相关企业提供了展示最新科技成

在人工智能迈向通用智能的关键节点，如何定义AI的行为准则已成为全球关注的焦点。近日，OpenAI公布了一项具有里程碑意义的研究成果：通过对全球超过1,000名受访者的深度调研，试图在现有的“模型规范”（Model Spec）中引入更广泛的公众意见，实现技术逻辑与人类价值观的“集体对齐”。 此次调研不仅是一次大规模的民意征集，更是一次深刻的价值观比对。OpenAI通过将全球各地的多元观点与现有的模型规范进行交叉比对，旨在探索AI在面对复杂伦理困境时应遵循的底层逻辑。这种“集体对齐”的策略，正试图打破由开发者单一定义的传统模式，通过吸收全球范围内的文化差异与伦理诉求，重塑AI的默认行为准则。 通过这种方式，OpenAI正致力于让AI的默认行为更精准地反映人类社会的多样性与包容性。这种从“技术驱动”向“价值驱动”的范式转移，不仅关乎算法的安全性，更关乎如何构建一个能够承载人类共同利益、具备广泛社会共识的智能时代。 🔗 来源：OpenAI

VfL沃尔夫斯堡足球俱乐部正在将ChatGPT技术应用于日常运营中，从‘飞行员’转向以‘人’为重心的策略。通过这种方式，该俱乐部不仅提升了工作效率和创新能力，还确保了其作为一支足球队的独特身份。 在德甲联赛中，VfL沃尔夫斯堡选择了更加贴近员工的方式，利用ChatGPT技术提高运营效率和团队协作能力。这种以人为本的方法让球员、教练组以及所有相关工作人员都能够轻松地使用这项技术。与传统的人工流程相比，ChatGPT的应用帮助俱乐部实现了知识共享和快速决策。 通过这种方式，VfL沃尔夫斯堡不仅在技术和管理层面取得了进步，还在保持球队特色和足球精神的前提下，提升了整体表现。这种创新性的应用使得俱乐部能够在数字化转型中找到平衡点，既不失去其作为一支顶级足球队的核心价值，又能够充分利用现代科技提升运营效率。 🔗 来源：VfL Wolfsburg turns ChatGPT into a club-wide capability (AI 严选)

法律科技领域迎来里程碑式的进展。近日，领先的法律AI平台Harvey宣布与OpenAI达成深度战略合作，双方将共同致力于开发并训练一套专为法律专业人士量身定制的深度学习模型。 长期以来，虽然以GPT系列为代表的通用大模型在自然语言处理领域展现了惊人的潜力，但在面对法律行业极高的严谨性、复杂的逻辑推理以及特定领域的专业术语时，通用模型仍存在一定的局限性。此次合作的核心在于通过定制化训练，将OpenAI顶尖的底层架构与法律行业的专业知识库进行深度融合，旨在解决法律场景下对准确性与专业深度的极致追求。 行业分析人士指出，这一动作标志着生成式人工智能正从“通用化”向“垂直化”迈进。通过构建具备法律思维的专用模型，Harvey有望在法律检索、合同分析、判例研究及尽职调查等核心业务流程中，为律师提供更具可靠性的智能化支持，从而重塑法律行业的生产力范式。 🔗 来源：OpenAI

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泰塞伊公司正在使用ChatGPT企业版来支持人力资源主导的人才发展，并在全球建筑业务中扩展生成式人工智能的应用。 🔗 来源：Taisei Corporation shapes the next generation of talent with ChatGPT (AI 严选)

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在人工智能迈向深层应用的过程中，如何拆解神经网络的“黑盒”始终是技术领域的核心挑战。近日，通过与谷歌研究人员的深度协作，一项名为“激活图谱”的新型可视化技术正式问世，为揭示神经元间复杂交互的深层含义提供了全新手段。 该技术的核心价值在于，它能够将神经元之间错综复杂的相互作用转化为直观的视觉表征，从而清晰地呈现这些交互所代表的逻辑特征。这种可视化的突破，为我们理解大规模模型内部的运作机制开辟了新路径。 随着人工智能系统被广泛部署于医疗、金融及基础设施等日益敏感的领域，理解其内部决策过程的透明度已成为确保安全性的关键。通过“激活图谱”，研究人员能够更有效地识别系统的潜在弱点，并在模型出现异常决策时，针对性地进行失效调查与溯源，从而为构建更安全、更可靠的智能系统奠定技术基础。 🔗 来源：https://openai.com/index/introducing-activation-atlases

OpenAI 近日正式推出了名为“OpenAI Microscope”的全新研究工具。该工具通过对八个在可解释性研究领域具有代表性的视觉“模型生物”进行深度可视化，试图为研究人员提供一个透视神经网络内部结构的精密窗口。 Microscope 的核心价值在于其对神经元及关键层级的精细化呈现。通过这种可视化的方式，研究人员能够更直观地观察并分析神经网络内部特征的形成过程，从而显著降低了剖析复杂神经网络特征提取机制的难度。 随着人工智能系统变得愈发复杂，理解其决策逻辑与内部机理已成为当前学术界的核心挑战。OpenAI 寄望于通过 Microscope 这一工具，赋能全球科研社区，共同推动人类对复杂人工智能系统底层逻辑的深入理解与技术突破。 🔗 来源：OpenAI

随着人工智能技术的飞速演进，浏览器正迎来一场深刻的范式转移。全新推出的 ChatGPT Atlas 并非仅仅是一款传统的网页浏览工具，而是一款将 ChatGPT 核心能力深度嵌入系统底层的创新型浏览器。它旨在打破传统搜索与阅读的界限，让用户在浏览任何网页时，都能即时获取精准的答案、智能的内容摘要以及全方位的网页辅助功能。 在提升生产力效率的同时，ChatGPT Atlas 同样高度重视用户的数据主权。通过提供可高度自定义的隐私设置，用户能够自主掌控交互过程中的数据流向与安全边界。目前，该浏览器已正式登陆 MacOS 平台，为苹果生态用户开启了全新的智能互联体验。 🔗 来源：OpenAI

随着生成式人工智能技术的深度演进，浏览器领域正迎来一场前所未有的范式变革。近日，集成深度 AI 能力的全新浏览器 ChatGPT Atlas 正式面世，标志着网页浏览体验正从传统的“信息检索”向“智能交互”进行重大跨越。 ChatGPT Atlas 的核心竞争力在于其将 ChatGPT 模型深度植入浏览器内核，实现了 AI 与网页渲染引擎的无缝融合。用户不再需要在多个标签页与 AI 聊天窗口之间频繁切换，即可在任何浏览页面上实现即时问答、长文摘要提取以及智能化的网页辅助功能。这种“AI 原生”的设计理念，极大地重塑了用户获取与处理信息的工作流。 在追求极致效率的同时，ChatGPT Atlas 也针对用户高度敏感的隐私安全问题给出了回应。该浏览器内置了高度可定制的隐私控制机制，确保用户能够自主管理数据交互权限，实现功能与安全的平衡。目前，ChatGPT Atlas 已正式登陆 macOS 平台，为苹果生态用户带来了全新的智能生产力体验。 🔗 来源：OpenAI

随着人工智能数据中心面临严重的能源短缺，人们开始讨论将服务器部署到太空还是海上的可能性。一家名为Aikido的离岸风能开发商计划在今年在挪威海岸附近推出一个100千瓦的示范海底数据中心。 这一小型数据中心将安放在浮式海上风电涡轮机的潜水面罩中。如果一切顺利，该公司希望在未来部署更大的版本，预计将在英国海岸附近的15兆瓦到18兆瓦涡轮机上配置一个10兆瓦到12兆瓦的数据中心。 将数据中心置于海上的举措或许能够解决一些挑战。离岸的风力更为稳定一致，少量电池就能弥补任何短暂的空缺。此外，浮在冷海水中的数据中心还能简化冷却问题（对太空数据中暑来说，这是一个特别棘手的问题）。 然而，海上数据中心也带来了一些新的挑战。海洋环境恶劣，虽然服务器不会被海浪冲击，但它们也不会完全固定不动，因此需要全面加固。海水具有腐蚀性，任何设备包括容器、电源和数据连接线都需要强化以抵抗腐蚀。 Aikido并不是第一个提出将数据中心沉入海底的公司。早在十年前，微软就提出了这个想法，并于2018年在苏格兰海岸进行了一次实验，结果还不错。该试验期间超过850台服务器中只有六台失败（数据中心充满了惰性氮气，这

随着2026年复活节假期的到来，香港的跨境消费市场再次迎来爆发式增长。根据微信支付香港钱包（WeChat Pay HK）的最新数据显示，今年假期前四天（4月3日至6日）的线下零售金额较去年同期实现了翻倍增长，不仅刷新了历年复活节的消费纪录，也标志着入境消费规模进入了新的增长周期。 从细分消费场景来看，零售与餐饮业的表现尤为亮眼。数据显示，入境游客的消费行为正呈现出明显的社交化与习惯化特征，例如“先叫杯饮”已逐渐成为香港游客入境后的典型消费习惯。这种消费模式的转变，不仅带动了餐饮业的客流量，也为周边零售业态带来了连锁性的增长效应。 与此同时，出行与旅游配套产业也展现出强劲的增长韧性。在旅行社、在线旅游平台（OTA）以及网约车等交通出行类交易中，金额同比增长均超过了50%。这一数据表明，随着跨境支付的日益便捷，游客的旅游链条正在从单一的购物向深度体验、多元出行的模式转型。数字化支付工具的深度渗透，正成为驱动香港零售与服务业复苏的核心引擎。 🔗 来源：36氪 (36Kr)

在人工智能迈向通用人工智能（AGI）的征途中，如何实现多智能体（Multi-agent）之间的高效协作，始终是一个核心课题。近日，OpenAI发布了一项令人瞩目的研究成果，展示了AI代理在特定任务驱动下，能够自发地演化出一种人类难以理解、但极具效率的“私有语言”。 这项研究的核心在于，当多个AI代理被置于一个需要协同完成复杂目标的封闭环境中时，它们不再仅仅依赖预设的人类指令，而是通过持续的交互与反馈，逐渐形成了一套独特的通信协议。这种“语言”并非预先定义的符号，而是在任务优化的过程中，为了追求更高协作效率而自然涌现（Emergence）出的通信模式。 这种“涌现式通信”的出现，标志着智能体协作进入了一个全新的维度。研究表明，这种自创语言在处理特定逻辑与复杂指令时，展现出了超越自然语言的精确度与信息压缩率。然而，这也带来了一个深刻的技术挑战：随着通信协议的演化，人类对AI决策过程的“可解释性”将面临前所未有的考验。如果AI之间的协作逻辑完全脱离了人类语言的范畴，我们该如何监管并确保其行为符合人类的伦理性与安全性？ 尽管面临可解释性的难题，但这一突破无疑为构建更复杂的自主智能系统铺平了道路

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