3月9日·马斯克推动美政府AI改革，xAI年底建成100万块GPU数据中心

马斯克推动美政府AI改革，xAI年底建成100万块GPU数据中心

马斯克领导的「政府效率部」（DOGE）正在加速开发定制的GenAI应用「GSAi」，以提升美国总务管理局（GSA）约12000名员工的工作效率，并优化政府开支。这一计划是特朗普「AI优先」议程的一部分，旨在通过AI技术推动联邦政府现代化。GSAi将用于分析合同和采购数据，帮助政府更高效地管理资金流向。此外，DOGE还计划部署「AI编程智能体」以提高工程师的生产力。马斯克的xAI公司也在大规模扩展其数据中心，计划在年底将孟菲斯的主要设施升级至100万块英伟达GPU，以支持其Grok模型的训练和运行。这些举措引发了关于AI在政府决策中应用的广泛争议，同时也展示了马斯克将AI技术深度融入政府管理的雄心。来源：微信公众号【新智元】

时序预测新范式TimeDistill：跨架构知识蒸馏，精度效率双提升

TimeDistill是一种新型时序预测框架，通过跨架构知识蒸馏将复杂模型（如Transformer和CNN）的预测能力迁移到轻量级MLP模型中。该方法专注于提取多尺度和多周期模式，显著提升了MLP的预测精度，同时保持高效的计算能力。TimeDistill在多个数据集上超越了教师模型，展现出卓越的性能。其核心创新包括多尺度蒸馏和多周期蒸馏，通过傅里叶变换分析频域信息，使学生模型能够捕捉长周期波动和短周期干扰。TimeDistill不仅兼容多种教师模型和学生模型，还在不同回溯窗口长度下表现出色。该研究为时序预测领域提供了新的思路，有望在金融、能源、流量预测等场景中广泛应用。来源：微信公众号【新智元】

CMU华人学者提出「批判式微调」，显著提升大模型推理能力

CMU和滑铁卢大学等机构的华人学者团队提出了一种名为「批判式微调」（CFT，Critique Fine-Tuning）的新方法，旨在通过批判性学习提升大模型的推理能力。与传统的监督微调（SFT）不同，CFT让模型学会批判错误答案，而不是简单模仿正确答案。这种方法灵感来源于人类的学习过程，通过分析和改进错误来提升模型性能。CFT仅用50K样本训练，就在多个基准测试中优于使用200万+样本的强化学习方法。实验表明，CFT训练的模型在数学推理任务上平均准确率比SFT高出4-10个百分点，且训练效率更高，计算成本更低。该方法在数学、物理、化学等领域的推理任务中表现出色，未来有望扩展到多模态环境，并结合其他训练范式进一步提升模型性能。来源：微信公众号【新智元】

Manus引爆智能体复现潮，GAIA成智能体竞技新战场

Manus的出现引发了智能体领域的复现潮，多个开源项目和商业闭源产品纷纷跟进。其中，OWL项目已将DeepSeek模型整合到多智能体协作框架中，并在智能体测试基准GAIA的验证集上排名开源项目第一。与此同时，GAIA基准测试成为智能体类产品的新竞技场，吸引了众多团队参与。Manus的海外影响力也在扩大，其创始人季逸超通过分享邀请码吸引了海外大V的关注，海外用户对Manus的付费意愿较高。Manus的成功不仅推动了智能体技术的发展，也为行业树立了新的标杆，未来有望出现更多围绕智能体的开源项目和商业应用。来源：微信公众号【量子位】

西湖大学发布AppAgentX，智能体实现自我进化与高效操作

西湖大学AGI实验室张驰团队推出了一款名为AppAgentX的新型智能体，它能够在执行任务的过程中自我进化，自动归纳高效操作模式，显著提升任务执行效率。AppAgentX的核心创新在于能够检测重复性操作并总结为“一键”操作，减少重复计算，同时完全基于视觉操作，无需后端API支持，适用于各种软件和设备。该技术突破了传统智能体在响应速度与认知能力之间的平衡难题，为智能体在办公自动化、内容创作、自动化测试等领域的应用提供了新的技术路径。AppAgentX的发布标志着智能体技术在效率与智能动态平衡方面取得了重要进展。来源：微信公众号【量子位】