联影“元智”医疗大模型：医生的好帮手来啦
咱都知道，现在医疗科技发展得那叫一个快。就在4月9号，联影科技搞了个大动作，推出了“元智”医疗大模型，这可给医疗行业带来了全新的变化和希望。
这“元智”大模型可太牛了！它整合了数千万级的医疗影像数据，还有数十万级的精准标注数据，目的就一个，让影像诊断又快又准。它支持超过10种影像模态，能处理300种影像处理任务。在复杂病灶诊断、器官分割这些关键任务上，准确度测评超过95%呢！这就好比给医生请了个超级助手，以后医生诊断病情的时候，效率大大提高，准确率也更有保障啦。
而且啊，联影这次还发布了10余款覆盖不同场景的医疗智能体，涉及影像诊断、临床治疗、医学科教、医院管理和患者服务等多个领域。这就相当于给医院和医疗机构提供了一套全方位的智能解决方案，让医疗服务变得更加高效和精准。以后咱们患者去医院看病，就能享受到更快的诊断、更合适的治疗方案，还有更贴心的服务。这一创新技术肯定会推动整个医疗行业朝着智能化、数字化的方向发展，提高医疗服务的整体水平。联影用人工智能的力量，让智能医疗真正走进了咱们的生活。
Atypica.AI：用户洞察的轻松神器
在科技飞速发展的今天，用户研究的方式也在不断变化。最近，Atypica.AI就成了一款超火的高效用户洞察代理工具。
它最大的特点就是操作简单。你只要在首页输入想了解的问题，系统就会自动问几个相关问题，帮你理清研究意图。比如说你想了解“用户研究岗位的未来发展”，系统会引导你选择背景、最关心的领域和希望获取的信息等选项，把复杂的研究过程变得轻松又简单。
Atypica.AI可不只是简单地从网上找信息，它有自己的独特之处。它会通过生成虚拟访谈任务来深入分析。先定义目标人群，比如找在AI时代下对用户研究转型有见解的专家和从业者，然后基于真实访谈生成更生动具体的用户角色与洞察。
在信息收集阶段，它会在小红书等社交平台上搜索内容，研究相关作者的发布内容，这样就能获得全面的视角。通过分析活跃博主的作品，生成多个“用户角色”，再开展虚拟访谈，最后汇总成一份结构完整、视觉美观的报告。
Atypica.AI背后的特赞科技在创意内容管理领域经验丰富。虽然现在使用机会有限，但它无疑为想挖掘小红书用户洞察的品牌方提供了新的选择，也让咱们看到了AI在市场研究领域的巨大潜力。
阿里腾讯力挺MCP协议，AI生态格局要变天
最近，中国人工智能领域有个大新闻，Model Context Protocol（MCP）协议正迅速成为国内AI生态的事实标准。阿里已经宣布全面支持MCP协议，腾讯也紧跟其后加入阵营，而Coze因为反应慢受到了大家的关注。
MCP协议是一种新兴的开源协议，它能让AI模型和外部工具、服务之间的交互有标准化接口。好处可不少，能简化开发流程，提升模型的互操作性，让AI代理能轻松调用搜索、数据分析甚至通信工具等功能。
阿里全面支持MCP，是为了增强旗下多个AI项目（如通义千问）的开放性和应用场景覆盖能力。腾讯加入则是想加速AI代理在微信生态、游戏开发及企业服务中的落地。而Coze作为字节跳动旗下的AI工具平台，如果不赶紧跟上MCP的步伐，未来在技术竞争中可能会吃亏。
业内专家说，MCP在中国火起来不是偶然的。随着AI代理技术的兴起，标准化协议的需求越来越大。MCP凭借灵活性和开源特性，在国际上得到了广泛认可，中国科技企业集体支持它，也进一步巩固了它在国内的“事实标准”地位。不过，MCP的普及还有很长的路要走，不同企业对它的实现方式可能不一样，兼容性和安全性是关键挑战。但可以预见，随着更多企业加入，MCP可能会催生一个新的AI开发生态。
广汽人形机器人GoMate：2026年量产，智能生活新期待
4月9号，在广东省人工智能与机器人产业创新产品与服务新闻发布会上，广汽集团发布了第三代具身人形机器人GoMate，这可是科技界的一件大事。
GoMate现在已经在安防领域上岗了，能执行巡检等任务，以后还会拓展到汽车生产线和后服务市场。广汽集团为啥要做机器人呢？原来新能源汽车和人形机器人在技术和供应链上有很多相通的地方，像芯片、激光雷达、视觉传感器等技术都能直接用上，而且汽车生产车间和4S店也能给机器人提供应用场景。
为了做出好的机器人，广汽成立了专门的智能机器人团队，花了两年三个月时间，经过两轮优化迭代，在运动、操作、大脑技术和硬件自研等方面都有了很多创新。
GoMate有个很厉害的“轮足结合”构型设计，在平坦路面用两轮模式节能，在楼梯、草地和复杂人群等地方就切换成四轮模式，效率超高。它的“大脑”也很聪明，针对公共安全等特定场景对开源大模型进行了调优训练，通过云边端协同架构融合AI大模型和自动驾驶算法，能自己做决策。
广汽集团已经制定了量产计划，今年自研零部件就会批量全球发售，GoMate整机也会在不同行业示范应用，2026年完成小批量生产，然后逐步扩大规模。看来，GoMate很快就会走进咱们的生活，给咱们带来更多的便利。
谷歌Gemini“Deep Research”功能升级，付费用户专享福利
4月9号又有消息传来，谷歌旗下的AI平台Gemini有了大动作，“Deep Research”功能全面升级，现在更强大了。
Deep Research功能升级到了Gemini2.5Pro实验模型，能为用户提供更强大的研究支持。它可以通过AI驱动的深度分析，帮用户快速整理复杂信息，生成详细的报告，让Gemini在AI助手领域的竞争力又提升了不少。
这个功能最初在2024年12月亮相，一开始只有订阅用户能用。经过几个月的优化，谷歌在3月宣布向免费用户开放，还提升了性能。现在，它全面整合了谷歌Gemini2.5Pro模型，在推理能力、信息综合和报告生成质量上都有了很大提升。谷歌说，用户对新模型的报告满意度比其他主流研究工具高两倍以上。
Deep Research的核心优势是“代理式”研究能力。你只要输入研究主题，它就能自动制定调研计划，扫描网络资源，结合推理分析，生成结构化报告。不管是学术课题、市场趋势还是技术选型，它都能在几分钟内给出包含来源引用的详细内容。而且，这个功能现在支持移动端了，免费用户每月能生成有限次数的报告，Gemini Advanced订阅用户则可以无限制使用，还能享受更高级模型支持。
此外，谷歌还把NotebookLM的Audio Overviews功能整合到了Deep Research里，你可以把研究报告转化成播客风格的音频内容。不过，目前Audio Overviews只支持英语，谷歌计划以后增加多语言支持。Deep Research的上线，让Gemini从通用AI助手向专业研究工具迈进了，未来它还会在教育、商业和技术领域发挥更大的作用。
亚马逊Nova Sonic：高性价比AI语音模型来袭
亚马逊最近推出了最新的AI语音模型——Nova Sonic，这可是人工智能语音领域的一件大事。
Nova Sonic可太厉害了，它能快速处理语音输入，生成自然流畅的语音输出。在速度、识别准确性和对话质量等方面，它已经达到了和OpenAI、谷歌等行业领军企业顶尖水平相当的程度。
更让人惊喜的是，Nova Sonic的性价比超高。它的价格比OpenAI的GPT - 4o便宜约80%，这对企业来说，开发AI应用就有了更实惠的选择。它通过亚马逊Bedrock开发者平台进行服务，采用了一种创新的双向流式API接口，能为企业提供强大的开发支持。
亚马逊Nova Sonic在智能化处理用户请求方面也很厉害。它能灵活判断什么时候需要从互联网获取实时信息，解析专有数据，甚至在外部应用程序中执行任务，选择合适的工具来满足用户需求。在和用户双向对话时，它能把握好发言时机，考虑到用户的停顿，保证对话自然流畅。而且，它还能把语音转换成文本，方便开发者进行多种应用的开发与优化。
亚马逊AGI部门的首席科学家罗希特·普拉萨德说，Nova Sonic的部分技术已经在升级版数字助手Alexa +中得到了应用。这个新模型的推出，是亚马逊实现人工通用智能（AGI）战略的重要一步。未来，亚马逊还计划推出支持多模态理解的AI模型，进一步拓宽AI应用的边界。看来，Nova Sonic会在AI语音领域掀起一阵新的风暴。
阶跃星辰Step-R1-V-Mini：多模态推理新突破
阶跃星辰科技团队最近推出了全新的多模态推理模型——Step-R1-V-Mini，这可是多模态协同推理领域的一个大突破。
Step - R1 - V - Mini支持图文输入和文字输出，指令遵循能力强，通用性好，能高精度感知图像，完成复杂的推理任务。它的训练方法很有创新，采用了多模态联合强化学习，基于PPO（Proximal Policy Optimization）强化学习策略，在图像空间引入了verifiable reward机制。这个机制可厉害了，能有效解决图片空间推理链路复杂、容易产生混淆的相关和因果推理错误的问题。和DPO（Direct Preference Optimization）等方法相比，它在处理图像空间的复杂链路时更有优势。
为了充分利用多模态合成数据，阶跃星辰设计了大量基于环境反馈的多模态数据合成链路，合成了可规模化训练的多模态推理数据。通过基于PPO的强化学习训练，同步提升了模型的文本和视觉推理能力，避免了训练过程中的跷跷板问题。
在视觉推理领域，Step - R1 - V - Mini表现非常出色。在多个公开榜单上，它都名列前茅，特别是在MathVision视觉推理榜单上位列国内第一。在实际应用中，它也很厉害。比如，输入网友拍摄的温布利球场图片，它能迅速识别图中元素，结合不同元素准确推断出地点为温布利体育场，并给出可能的对战双方。在“看图识菜谱”和“物体数量计算”案例中，它也有很好的表现。
Step - R1 - V - Mini已经正式上线阶跃AI网页端，并在阶跃星辰开放平台提供API接口，供开发者和研究人员体验和使用。这是阶跃星辰在多模态推理方向的阶段性成果，未来他们还会继续探索，推动AI技术进一步发展。
家人们，科技发展的速度越来越快，这些AI新成果给我们的生活带来了无限可能。让我们一起期待它们在未来能创造更多的惊喜吧！
字节跳动放大招！UNO新玩法让图像生成更带劲
家人们，最近字节跳动搞出大动静，发布了超厉害的UNO，这可是图像生成领域的新潮流！
主题驱动生成在图像生成里很热门，但它在数据可扩展性和主题扩展性上有难题。以前整理数据集大多一个主题一个主题来，像整理小抽屉。现在要搞多主题数据集，就像打开抽屉重新分类，难度大增。而且很多新方法只能围绕一个主题生成图片，像只会做一道菜的厨师，搞多主题场景就抓瞎。
别担心，UNO来救场啦！它提出超厉害的数据合成流程，利用扩散变压器本身的上下文生成能力，生成高度一致的多主题配对数据，就像把不同主题图片像拼图一样巧妙拼接，还很和谐。
字节跳动UNO可不简单，它由渐进式跨模态对齐和通用旋转位置嵌入（UnoPE）组成，像个不断“修炼”的多图像条件主题到图像模型。大量实验证明，它能保证单主题和多主题驱动生成稳稳控制，还让生成的图片高度一致，就像同一大师画的。
那UNO咋工作呢？它给模型带来两个关键增强功能，像给汽车装超级引擎。渐进式跨模态对齐分两个阶段，第一阶段用单主题上下文生成数据，把预训练的文本到图像（T2I）模型微调成单主题到图像（S2I）模型，就像培养会说新语言的人；第二阶段继续对生成的多主题数据对训练，让模型更聪明。UnoPE更牛，能缓解缩放视觉主题控件时的属性混淆问题，就像整理彩色珠子，不会让颜色混一起。
字节跳动的UNO像神奇钥匙，打开新大门，期待它带来更多惊喜！
