Microsoft Designer 与 Microsoft 产品无缝集成，包括 Word 和 PowerPoint，通过 Microsoft Copilot 进一步提升创意体验。订阅 Copilot Pro 后，当你在 Word 和 PowerPoint 中时，可以在你的工作流程中直接创建图像和设计。在 Word 或 PowerPoint 中，点击 Copilot 图标并描述你想创建的图像。在即将推出的 Word 版本中，你甚至可以请求创建文档横幅，并根据文档内容为你生成设计。
微软发布了一个新的大型语言模型，计划为 Excel、 Sheets 等电子表格应用程序开发全新的 AI 大语言模型–SpreadsheetLLM。
Microsoft在论文指出，SpreadsheetLLM作为一款全新的AI模型，将广泛使用于理解和处理但复杂的电子表格数据。
或许会让会计师和数据分析师们对他们的未来工作前景感到担忧。网友们在社交平台X上调侃，认为“凯伦的工作很快就会被人工智能取代”。
经过数月的测试，亚马逊今天向所有美国客户推出了其生成式人工智能购物助手Rufus。这个对话式购物助手旨在帮助客户节省时间并做出更明智的购买决策。
Rufus现已在亚马逊购物应用中上线，恰逢Prime Day
最新成立的Thrive AI Health得到了Huffington的精神健康公司Thrive Global和OpenAI创业基金的支持。该公司计划打造一个”AI健康教练”，为睡眠、饮食、健身、压力管理和人际关系等方面提供个性化建议。
前Fitbit高管DeCarlos Love被任命为CEO。战略投资者包括沃尔玛联合创始人Helen Walton的爱丽丝·沃尔顿基金会。爱丽丝·沃尔顿医学院是Thrive AI Health的首批医疗合作伙伴之一。
Google DeepMind 他们把一个叫Gemini1.5Pro的系统装到了机器人身上。这可不是普通的升级，这玩意儿让机器人有了记忆导航的超能力。
想象一下，这个机器人在将近9000平方英尺的地盘上，能执行57种不同的任务，而且成功率达到了90%。这不是简单的任务，比如找到画画的地方，机器人不仅听懂了，还带你找到了一块大白板。这操作，简直比真人还靠谱。
检索增强生成（RAG）是一种基于用户查询搜索信息并提供结果作为生成AI答案的参考的技术。
该技术是大多数基于LLM的工具的重要部分，并且大多数RAG方法使用向量相似性作为搜索技术。
GraphRAG使用LLM生成的知识图，在对复杂信息进行文档分析时，大大提高了问答性能。
升级到V 2版本
与之前专注于英文文本版本相比
Glyph-ByT5-v2能够支持10种不同语言的准确拼写，显著提升了多语言文本渲染的准确性和广泛性。
这是一家领先的实时分析数据库公司，提供世界级的数据索引和查询能力。
OpenAI称通过这次收购，OpenAI计划将Rockset的技术集成到其产品中，以增强其检索基础设施，使AI能够更好地利用和访问实时数据。
Florence-2 是 Microsoft 在 MIT 许可下开源的轻量级视觉语言模型。该模型在字幕、对象检测、接地和分割等任务中展示了强大的零样本和微调功能。
尽管尺寸很小，但它所取得的结果与大许多倍的模型（如 Kosmos-2）相当。该模型的优势不在于复杂的架构，而在于大规模的 FLD-5B 数据集，其中包含 1.26 亿张图像和 54 亿个综合视觉注释。
整合到临床任务中的移动和可穿戴设备为个人健康监测提供了丰富、连续和纵向的数据来源。本文提出一个新模型，个人健康大型语言模型(PH-LLM)，一个经过微调的Gemini版本，用于对数字时间序列个人健康数据的文本理解和推理，用于睡眠和健身应用。
ChatGPT Edu，这是 ChatGPT 的一个版本，专为大学打造，旨在负责任地将 AI 部署到学生、教师、研究人员和校园运营中。ChatGPT Edu 由 GPT-4o 提供支持，可以跨文本和视觉进行推理，并使用数据分析等高级工具。
用 MLX 把你的 iPhone、iPad 还有 Mac 在本地连接起来组成一个大号 GPU 来用！Nvidia 在数据中心做超级 GPU，Apple 说我 Edge Devices 多，用这种廉价方式串联 GPU 也行
OpenAI 在命名下一代人工智能模型时可能会放弃数字，至少最近在巴黎举行的一次演讲中是这么建议的。
在 VivaTech 会议上演示 ChatGPT Voice 期间，OpenAI 开发人员体验主管 Romain Huet 展示了一张幻灯片，揭示了未来几年人工智能模型的潜在增长，但 GPT-5 并未出现在其中。
微软：新电脑上捕捉屏幕截图的Recall AI 功能将默认关闭
该功能每5秒截取一次用户屏幕并记录用户屏幕操作。
使用户能够像查询记忆一样回顾过去的操作。但这一功能引发了网络安全专家的担忧，他们认为黑客有可能获取用户信息。
本地和远端大模型混合使用的方案。
使用 chrome 本地模型的好处：
1、本地处理敏感数据；
2、流畅的用户体验；
3、对 AI 的访问权限更高；
4、离线使用 AI。
