看过昨天OpenAI的春季发布后,不难猜到,在今天的谷歌I/O大会上,必然会有关于AI助手的介绍。
毕竟,抢在谷歌I/O大会前发布GPT-4o的Altman,已经显示出了十足的针对性,凭借Altman的手段,自然也有着十足的把握做到精准打击,将这场“红蓝对抗”进行到底。
果不其然,大会上,谷歌CEO Pichai请来了DeepMind创始人Demis,谷歌全新的AI助手Project Astra正是由首次登台谷歌I/O大会的Demis揭开的神秘面纱。
什么是Project Astra?
Project Astra是一个由谷歌Gemini作为基础引擎的实时、多模态通用人工智能助手,相当于是Google Assistant的继任者。
与Siri、Alexa等以往我们使用的AI助手相同的是,你依然可以用语音与它进行交互;不同的是,借助生成式AI独有的特性,它现在拥有了更好的理解能力、可以干更多事情,更重要的是,这次它还有了视觉识别能力,让AI助手得以睁眼看世界。
在大会上谷歌的视频演示中,着重演示的正是这一AI助手的视觉智能。
在演示视频中,一位谷歌工程师拿着打开摄像头的手机,让Gemini识别空间中能发出声音的物体、识别显示器屏幕上显示的代码的功能,甚至通过户外街景识别演示者现在所在地址。
除了将AI助手应用到手机上,谷歌还将AI助手应用到了AR眼镜上,当这位工程师将搭载这一AI助手的智能眼镜对准黑板上设计的系统并提出如何改善这一系统时,AI助手甚至能给出系统设计的改善建议。
这是谷歌在AI助手上展示出的视觉智能,在Gemini加持下,这样的AI助手在交互能力上已经得到了极大的增强。
不过,在实际交互的自然度上,这样的AI助手依然与昨天OpenAI GPT-4o展示出的效果形成了不小的差距。
OpenAI“截胡”成功
就在谷歌I/O大会前一天,OpenAI召开了一场声势浩大的春季发布会,GPT-4o是这次春发的主角,部署在手机上的AI助手则是这次发布会重点演示的功能。
从OpenAI发布会上演示的AI助手能力来看,无论是在演示内容的亲民程度、交互过程的自然度,还是这一AI助手多模态能力上,演示效果都要更好。
这是因为OpenAI将GPT-4o装载到手机上时,不仅加入了视觉智能,还让这个AI助手能够实时响应(官方给出的平均响应延时是320毫秒),可以被随时打断,甚至还能理解人类的情绪。
在视觉智能方面能力演示过程中,OpenAI在纸上写了一道数学方程让AI助手一步一步解题,像极了一位小学老师。
而当你和GPT-4o打“视频电话”时,它又可以识别你的面部表情,理解你的情绪,知道你现在看起来是开心还是难过,活脱就是一个human being。
不难发现,在如今大模型技术加持下,谷歌和OpenAI都在试图将原来粗糙不堪的AI助手进行回炉再造,想让AI助手能够像真人一样与我们自然交互。
而从前后两个发布会视频演示结果来看,以大模型作为基础引擎的AI助手,也确实让我们明显感受到了,现在的AI助手与此前的Siri、Alexa有了明显的代际差。
实际上,在生成式AI、大模型技术发展如火如荼的当下,苹果也在试图让Siri脱胎换骨,此前彭博社就曾援引知情人士消息报道称,苹果正与OpenAI和谷歌分别在谈合作,想要将他们的大模型用到iOS 18操作系统中。
至于这样的AI助手是否能让Siri再次翻红,成为AI手机的杀手级应用,接下来,就看苹果能否再次为AI助手顺利“附魔”了。
好文章,需要你的鼓励
来自香港科技大学和MiniMax的研究团队开发了SynLogic,一个可合成35种逻辑推理任务的框架与数据集,填补了AI逻辑训练资源缺口。研究表明,在SynLogic上进行强化学习训练显著提升了模型逻辑推理能力,32B模型在BBEH测试中超越了DeepSeek-R1-Distill模型6个百分点。更值得注意的是,将SynLogic与数学和编程数据混合训练不仅提高了这些领域的学习效率,还增强了模型的泛化能力,表明逻辑推理是构建通用AI推理能力的重要基础。
这项研究揭示了大型语言模型的惊人能力:只需两个特殊训练的向量,冻结的语言模型就能在一次计算中生成数百个准确词汇,而非传统的逐词生成。研究者发现,这种能力要求特定的输入排列方式,且生成速度比自回归方法快约279倍。这一发现不仅展示了语言模型未被充分探索的并行生成潜力,还为快速文本重建开辟了新方向。
腾讯混元团队提出的"ConciseR"是一种通过两阶段强化学习实现大模型简洁推理的新方法。研究遵循"先走后跑"原则,先确保模型具备准确推理能力,再优化输出简洁性。第一阶段通过改进的群体相对策略优化(GRPO++)提升推理能力,第二阶段通过长度感知的群体相对策略优化(L-GRPO)减少输出长度。实验结果显示,该方法在AIME、MATH-500等多个基准测试中既减少了输出长度(平均20%以上),又保持或提高了准确率,展现出高效率-高准确率的理想平衡。
这项由香港科技大学团队开展的研究首次全面评估了压缩对大语言模型Agent能力的影响。研究发现,虽然4位量化能较好地保留工作流生成和工具使用能力(仅下降1%-3%),但在实际应用中性能下降达10%-15%。团队提出的ACBench基准测试横跨工具使用、工作流生成、长文本理解和实际应用四大能力,评估了不同压缩方法对15种模型的影响。结果显示,AWQ量化效果最佳,蒸馏模型在Agent任务上表现不佳,大型模型对压缩更具韧性。研究还提出ERank等创新分析方法,为实际部署提供了切实指导。