摘要：o3-mini模型将在两周内同步发布API和ChatGPT版本，主打极快速度，但整体性能不及o1 pro；
生成式AI
一、 Sam Altman透露：GPT系与o系合并，极速o3 mini 即将上线
1. o3-mini模型将在两周内同步发布API和ChatGPT版本，主打极快速度，但整体性能不及o1 pro；
2. o3-mini消息速率很高，确认Plus用户可使用，低成本可以帮助AI普及；
3. 计划在2025年将GPT系列与o系列合并，结合强大语言理解能力和快速推理能力。
二、 返老还童？OpenAI投资逆龄AI或将登场，人类寿命延长10年
1. OpenAI开发GPT-4b micro模型，通过蛋白质重编程技术提升干细胞生产效率50倍，有望延长人类寿命10年；
2. 该模型由OpenAI与Retro Biosciences合作研发，专注山中因子研究，可应用于器官创造和细胞替代疗法；
3. 研发团队由John Hallman、Aaron Jaech和Rico Meinl主导，但模型尚未公开使用，无明确商用时间表。
三、 ChatGPT新增自定义功能，可设置AI特质，轻松训练个人模型
1. ChatGPT新增可视化自定义功能，用户无需技术背景即可定制个性化模型训练；
2. 用户可设置职业信息，ChatGPT根据用户背景提供相应专业程度的回答和建议；
3. 支持自定义ChatGPT输出风格和特质，如专业严谨或幽默风趣，以符合用户预期。
四、 DeepSeek新模型霸榜，代码能力与OpenAI o1相当且确认开源
1. DeepSeek-R1-Preview模型在代码基准测试LiveCodeBench排名前三，性能与OpenAI o1中档推理能力相当；
2. 该模型将开源，是升级自DeepSeek-R1-Lite-Preview，采用更大规模基础模型；
3. DeepSeek-R1系列采用强化学习训练，具备自我反思能力，推理长度越长表现越强。
五、 扩散模型也能推理时Scaling？谢赛宁文生图新范式的重磅研究
1. 谢赛宁团队研究发现扩散模型可通过推理时Scaling提升生成样本质量，验证了增加推理时间计算的有效性；
2. 研究框架包含验证器和搜索算法两个关键设计轴，不同任务需专门设计验证器以获最佳性能；
3. 小型模型在推理时Scaling后可超越不搜索的大模型，用少量计算资源获得更高质量的样本。
六、 AI搜索独角兽Perplexity收购Read.cv，面向专业人士社交媒体
1. Perplexity收购专业社交媒体平台Read.cv，该平台将于本周五开始停运，用户可在5月16日前导出数据；
2. Read.cv由前Facebook设计师Andy Chung于2021年创建，提供简历分享、社交及团队管理等功能；
3. 这是Perplexity继Carbon和Spellwise后的第三次收购，公司估值已达90亿美元。
七、 Search版o1：推理过程会主动查资料，整体性能优于人类专家
1. 清华人大团队开发Search-o1框架，实现推理过程中自主搜索补充知识，解决模型知识不足问题；
2. 框架由Reason-in-Documents模块和Agentic RAG机制构成，确保检索信息高度相关且推理连贯；
3. Search-o1在11项评测中拿下10个第一，在多跳QA任务准确率提升30%，整体性能超越人类专家。
前沿科技
八、 AI 材料设计，微软研究院开发名为MatterGen全新扩散生成模型
1. 微软MatterGen扩散模型实现无机材料的生成和性质控制，可覆盖整个元素周期表并实现多物理性质调节；
2. 模型采用定制化扩散过程、等变性评分网络和自适应模块，在60万数据集上训练；
3. 实验验证MatterGen生成的材料具备高稳定性和多样性，已成功合成TaCr2O6并验证其性能预测准确度。
报告观点
九、 a16z：为让AI Agent成功，往往初期将应用于明确和受限的领域
1. 目前，RPA（机器人过程自动化）技术能自动完成80%的任务，但20%失败情况仍需人工干预，未来将被AI Agent取代；
2. AI Agent初期需在明确受限领域应用，如物流、医疗或法律，确保完整上下文和必要集成条件；
3. 智能自动化有望淘汰繁琐的数据录入工作，让员工专注更有创造性的任务。
十、 微软科学家自述确诊「AI疲劳症」！如何在AI浪潮中保持清醒？
1. AI发展速度过快，导致研究人员和工程师无法及时跟进，出现认知过载和倦怠情绪；
2. AI疲劳导致组织陷入盲目追逐新技术而忽视实际问题的误区，员工接纳变革意愿下降；
3. 应对策略包括正视疲劳、聚焦实际问题、理性选择技术、设定合理目标、培育变革文化。
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来源：腾讯研究院