Amazon 最新成为加入生成式 AI 工具阵营的科技公司,推出旨在个性化在线购物体验的新功能。
周三,Amazon 在一篇博文中宣布推出名为"Interests"(兴趣)的新功能,帮助购物者在其商店中发现与其兴趣爱好相匹配的商品。该公司表示,这个 AI 系统可以为 NFL 球迷推荐新款橄榄球服饰,为高尔夫爱好者推荐球具装备,或为摄影爱好者推荐摄影器材。
这款在后台持续运行的工具旨在帮助购物者筛选繁杂信息,找到最适合他们的商品。购物者可以使用自然语言 — 比如"咖啡爱好者的冲煮工具和小器具" — AI 就会在 Amazon 商店中搜索相关产品。该功能还会根据购物者的预算范围生成定制化推荐。
这是 Amazon 不断扩充的 AI 产品线中的最新升级,其他产品包括更具对话性的 Alexa、更多 AI 生成的评论摘要以及对其现有 AI 购物助手 Rufus 的增强功能。这也恰逢各大科技公司正在探索如何让 AI 系统更像真正的助手,为用户提供有意义的支持的时期。
但市场研究公司 Forrester 的分析师 Sucharita Kodali 认为,这个工具感觉像是对零售业长期使用的现有个性化系统的扩展。她说:"在我看来,这只是另一个带有偏好中心层的推荐引擎。也许它有一个更漂亮的用户界面来吸引人们,但对我来说,这与电商几十年来一直拥有的功能并没有太大区别。"
这一消息与 Amazon 的春季促销同时发布,此次促销涵盖电子产品、家居用品、日常必需品等多个品类的优惠。该功能目前仅向少数美国用户开放,可在 Amazon 购物 App 和移动网站上使用,计划在未来几个月内扩大使用范围。对于获得早期访问权限的用户,该功能将出现在 Amazon 购物 App 的"Me"(我的)标签下。
好文章,需要你的鼓励
CoreWeave发布AI对象存储服务,采用本地对象传输加速器(LOTA)技术,可在全球范围内高速传输对象数据,无出口费用或请求交易分层费用。该技术通过智能代理在每个GPU节点上加速数据传输,提供高达每GPU 7 GBps的吞吐量,可扩展至数十万个GPU。服务采用三层自动定价模式,为客户的AI工作负载降低超过75%的存储成本。
IDEA研究院等机构联合开发了ToG-3智能推理系统,通过多智能体协作和双重进化机制,让AI能像人类专家团队一样动态思考和学习。该系统在复杂推理任务上表现优异,能用较小模型达到卓越性能,为AI技术的普及应用开辟了新路径,在教育、医疗、商业决策等领域具有广阔应用前景。
谷歌DeepMind与核聚变初创公司CFS合作,运用先进AI模型帮助管理和改进即将发布的Sparc反应堆。DeepMind开发了名为Torax的专用软件来模拟等离子体,结合强化学习等AI技术寻找最佳核聚变控制方式。核聚变被视为清洁能源的圣杯,可提供几乎无限的零碳排放能源。谷歌已投资CFS并承诺购买其200兆瓦电力。
上海人工智能实验室提出SPARK框架,创新性地让AI模型在学习推理的同时学会自我评判,通过回收训练数据建立策略与奖励的协同进化机制。实验显示,该方法在数学推理、奖励评判和通用能力上分别提升9.7%、12.1%和1.5%,且训练成本仅为传统方法的一半,展现出强大的泛化能力和自我反思能力。