9月17日·微软Office全家桶革新升级，AI技术重塑工作流程

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9月17日·周二 AI工具和资源推荐

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微软Office全家桶革新升级，AI技术重塑工作流程

微软在最新发布会上宣布了Office办公全家桶的重大更新，引入了AI技术以彻底改变全球十亿用户的办公方式。新功能包括Copilot Pages，它将搜索、内容策划和团队写作集成在一个界面上，极大提高了工作效率。此外，Office套件中的Excel和PPT等工具也得到了升级，现在可以在Excel中直接编写Python代码来处理数据，而PPT则可以通过简单的提示快速生成。这些改进旨在打破工具间的隔阂，实现更高效的工作流程。微软还推出了Copilot智能体，它能够自动化执行业务流程，进一步提升工作效率。来源：微信公众号【新智元】

谷歌论文揭示大模型新原理，挑战OpenAI o1技术优势

近日，谷歌DeepMind的一篇论文引起了广泛关注，该论文提出了一种新的大模型原理，与OpenAI最新发布的o1模型的工作方式极为相似。这项研究指出，在测试时增加计算量比扩大模型参数规模更能有效提升模型性能。实验表明，采用计算最优策略的较小模型在特定任务上能够超越一个规模大14倍的模型。这一发现引发了业界对大模型技术优势的重新思考，同时也对OpenAI o1模型的所谓“护城河”提出了挑战。随着大模型技术的快速发展，业界普遍认为，真正的竞争优势可能不再仅仅依赖于模型本身，而是转向了硬件和算力的较量。来源：微信公众号【量子位】

Nature新研究提出新型忆阻器，比Haswell CPU高效460倍

近期，《Nature》杂志发表了一篇论文，介绍了一种新型的线性对称自选择式14比特动力学分子忆阻器，该技术由印度科学学院、得克萨斯农工大学和爱尔兰利莫瑞克大学的研究人员共同开发。这项技术在核心矩阵运算上展现出了比传统电子器件更高的效率，实现了超过73 dB的信噪比，并且能耗比传统电子计算机低460倍。这一突破性的进展为降低大型语言模型（LLM）的使用成本提供了新的可能性，有望推动AI硬件性能的大幅提升。来源：微信公众号【机器之心】

斯坦福研究证实：LLM在创意生成上超越人类专家

斯坦福大学的研究团队在一项新研究中首次从统计学角度证明，大型语言模型（LLM）在生成新颖想法方面优于人类专家。这项耗时一年的实验邀请了超过100位NLP领域的研究人员参与，他们与LLM直接比较在新研究思路生成方面的能力。研究设计了严格的评估流程，包括想法的产生、书面报告的撰写以及专家的盲审评估。结果显示，LLM生成的想法在新颖性上显著优于人类（p < 0.05），尽管在可行性方面略逊。这一发现为LLM在加速科学发现方面的潜力提供了实证支持，同时也揭示了构建研究智能体中的一些开放性问题。来源：微信公众号【新智元】

港大AnyGraph模型挑战图学习领域，展现卓越泛化能力

香港大学的研究团队近日推出了一款新型图基础模型AnyGraph，该模型基于图混合专家（MoE）架构，旨在解决图模型跨场景泛化的问题。AnyGraph通过MoE架构、路由算法、SVD方法和MLP网络等技术，有效处理了跨域和域内图异构性问题，并实现了高效跨域模型训练。在38个不同领域的数据集上进行的实验表明，AnyGraph在零样本预测、扩展定律、消融实验和效率实验等方面均有出色表现，展现了其精准建模多样化结构模式和特征空间的能力。来源：微信公众号【量子位】