夏威夷学生用AI聊天机器人破解校园难题
夏威夷公立学校近期启动了一项令人瞩目的人工智能项目，其成果令人赞叹不已。来自各岛屿的80名学生，横跨小学、中学和高中，组成六支队伍，共同挑战一项任务：识别校园内的难题，并自主开发人工智能程序，即“聊天机器人”，以寻求解决方案。该项目由太平洋国际高科技研究中心总裁伊恩·基塔吉马携手共创。在接受夏威夷公共广播电台（HPR）的采访时，基塔吉马详细介绍了项目概况及2025年第二轮项目的筹备情况。学生们通过这一实践，不仅锤炼了AI技术，更为校园生活带来了便捷与创新，为教育领域的AI应用树立了典范。
「阿里巴巴·绘蛙AI」新年AI服装穿搭大赛盛大启幕！
「阿里巴巴·绘蛙AI」新年AI服装穿搭大赛是一次结合科技与时尚的创意盛宴，邀请参赛者利用绘蛙AI平台，通过上传服装素材并运用其先进的服装上身或自由姿势模式进行换装创作。参赛者可以自由发挥创意，利用平台提供的调优功能丰富作品内容，提升整体效果。比赛对作品格式有明确要求，鼓励参赛者在小红书和抖音双平台发布作品，并附带指定话题词以累积创作分。大赛强调作品的创意性、技术表现力和传播性，并提供了详细的创作指南与教程以辅助参赛者。同时，比赛也设立了严格的作品规范和评审标准，确保比赛的公平性和原创性。获奖者将在评审期结束后公示，并通过手机短信通知。此次大赛旨在探索AI服装穿搭的无限可能，期待参赛者以科技为翼，创意为帆，共同开启新年AI穿搭的新篇章。
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AI嗅觉超越人类，精准区分美威与苏威
德国弗劳恩霍夫过程工程与包装研究所的研究团队近期取得了一项突破性成果——他们研发出名为OWSum的AI分子气味预测算法，能够准确区分美国威士忌与苏格兰威士忌，其准确率甚至超过了人类专家。研究团队利用威士忌的味道描述和化学数据对OWSum进行训练，并选择了16种样品进行测试。结果显示，OWSum的区分准确率高达近94%，在引入更多化学数据后，准确率更是提升至100%。这一发现不仅揭示了美威与苏威之间的化学差异，还展示了AI在酒类鉴别领域的巨大潜力，未来有望应用于酿酒厂的质量控制、新品开发以及打击假冒产品等多个方面。
论文:https://www.nature.com/articles/s42004-024-01373-2
字节跳动开源Midscene.js，引领E2E测试新潮流
随着AI技术的不断进步，E2E测试领域正迎来一场革新。字节跳动web-infra团队最新开源的Midscene.js，以及独立开发者推出的Shortest工具，正在颠覆传统的测试方式。Midscene.js凭借多模态大语言模型，能够直观理解用户界面并执行操作，其浏览器插件更是让用户无需编程即可通过自然语言与网页交互，极大地简化了测试流程。同时，Shortest也通过结合自然语言处理和界面截图分析，自动生成E2E测试用例，提高了测试效率。这些创新工具的出现，不仅推动了测试自动化的发展，更优化了整个软件开发流程。
首个AI非遗版春节“非遗贺春”魔多蛇年春节AI模型创作大赛
首个AI非遗版春节“非遗贺春”魔多蛇年春节AI模型创作大赛是一场别开生面的文化盛宴，旨在通过AI技术与非遗文化的深度融合，展现春节的独特魅力与深厚底蕴。大赛由浙江省非物质文化遗产保护中心等多家单位共同指导与主办，得到了广泛的支持与关注。活动分为常规赛道“春之序章”与特别赛道“爱非遗，AI传承”，邀请参赛者围绕春节习俗、文化内涵以及浙江省丰富的非物质文化遗产项目进行创作。参赛者可以利用AI工具，自由发挥创意，创作出既具有传统文化韵味又富含现代科技元素的模型作品。大赛不仅设置了丰厚的奖项以激励创作者，还提供了详细的创作要求与指南，确保每位参赛者都能充分展示自己的才华与创意。同时，大赛还鼓励社区用户积极参与投票助力，共同选出心仪的作品。评审过程将综合考虑大众评选与评委评分，确保活动的公正性与权威性。通过此次大赛，我们期待能够推动非遗文化的传承与创新，让更多的人感受到春节与非遗文化的独特魅力，共同奏响科技与人文的和谐乐章。
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QQ音乐14.0版本发布，AI大模型音效惊艳亮相
近日，QQ音乐迎来了14.0版本的重大更新，其中最为引人注目的莫过于首个AI大模型音效的发布。这一音效由QQ音乐天琴实验室与银河音效团队联手打造，通过深入分析音乐的音色、音质和空间感，为用户带来个性化的听觉盛宴。无论是《孤勇者》的3D环绕音效，还是伴唱功能的升级，都让用户能够根据自己的喜好调整听歌体验。此外，新版本还推出了多款个性化设置功能，满足用户不同的听歌需求。
阿里发布QVQ-72B多模态推理模型，视觉与语言能力双飞跃
阿里巴巴近期推出了QVQ-72B多模态推理模型，标志着其在多模态AI领域取得了新的突破。该模型基于Qwen2-VL-72B构建，融合了强大的语言和视觉能力，能够处理复杂的推理和分析任务。无论是视觉推理、数学和科学问题，还是物理问题的因果关系推导，QVQ-72B都展现出了卓越的性能。在数学推理任务中，它更是通过分步推理显著降低了错误率。此外，QVQ-72B在复杂图表分析和图像识别方面也表现出色，为科研人员、分析师等专业人士提供了强大的辅助工具。这一模型的推出，无疑将推动人工智能在各个领域的应用和发展。
在线体验：https://huggingface.co/spaces/Qwen/QVQ-72B-preview
详情查看：https://qwenlm.github.io/blog/qvq-72b-preview/
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