推理新纪元：OpenAI预览o3与o3-mini

在“12天OpenAI活动”收官之日，OpenAI预览了最新推理模型o3与精简版o3-mini，展现了在编程、数学和科学推理领域的卓越能力。o3在多项基准测试中创下新高：在AIME 2024数学竞赛中接近满分，在GPQA Diamond科学基准中达87.7%，解决了25.2%的最难数学问题，远超前代的2%准确率。相比之下，o3-mini优化了效率，支持可调推理设置，以适应多种任务需求。两款模型还融入了“审慎对齐”技术，通过逐步推理确保请求安全性。这一技术在提升模型决策能力的同时，避免过度拒绝合法请求。o3系列的发布标志着推理技术的重大进步，不仅在技术指标上遥遥领先，还为AI安全设立了新标准。OpenAI计划在2025年1月前开放安全测试申请，o3-mini预计1月底正式发布，o3随后上线。

Google Files引入Gemini助理支持PDF互动

Google Files应用新增Gemini助理功能，允许用户在查看PDF文件时通过“询问此PDF”按钮直接获取文件相关信息。用户需订阅Gemini Advanced服务才能使用此功能。该选项类似于ChatGPT解析PDF的交互方式，方便用户快速理解文档内容。Gemini助理还扩展了上下文感知功能，包括解析网页内容和YouTube视频信息。对于不支持Gemini的应用或文件，用户可使用“询问此屏幕”功能，通过截图生成答案。该功能的推出强化了Files应用的智能化程度，预计将进一步提升文件管理和信息查询的便捷性。

华硕发布支持Copilot Plus的NUC 14 Pro AI迷你电脑

华硕推出NUC 14 Pro AI迷你电脑，这是首款支持Copilot Plus的AI设备，搭载英特尔酷睿Ultra 9处理器。该产品外观类似黑色的Mac Mini，体积更小，尺寸为130×130×34毫米。用户可通过设备前面板的Copilot按钮，直接与微软AI助手进行语音交互。NUC 14 Pro AI提供多种配置，最高搭载酷睿Ultra 9 288V处理器和32GB内存，支持高达67TOPS的GPU性能及48TOPS的NPU性能。存储方面，该设备拥有M.2 2280 PCIe插槽，支持256GB至2TB的NVMe固态硬盘。接口丰富，包含USB-A、Thunderbolt 4、HDMI、2.5Gbps以太网等，支持Wi-Fi 7与蓝牙5.4。尽管华硕未公布具体上市时间和售价，但凭借其强大性能和小巧设计，NUC 14 Pro AI适用于AI开发、轻量化工作站和智能家居等多场景应用。

Google推出Deep Research工具支持多语言研究生成

Google近日推出其AI研究工具Deep Research，现已支持45种语言，并向全球150多个国家的Gemini Advanced订阅用户开放。该工具通过智能分析和处理大量信息，帮助用户快速生成复杂话题的深入研究报告，并附上详细的来源链接，以确保信息准确性和可验证性。Deep Research旨在大幅提升学术研究、商业决策及个人学习的效率，使原本耗时的研究任务在几分钟内即可完成。用户可通过Gemini平台中的Advanced模型选项体验该工具。Google表示，未来计划继续扩展语言支持及增强功能，以满足更广泛的需求。这一工具的推出不仅彰显了Google在AI技术应用上的优势，也为用户提供了便捷高效的研究体验，标志着AI技术在信息获取和分析领域的又一重大突破。

智元灵犀X1推出DIY装机教程与全套组件

智元灵犀X1通用人形套餐因其强大功能和灵活性，自上线以来备受关注。近期，智元推出《智元灵犀X1装机教程》系列视频，并配以详细的文字版指南，方便爱好者快速上手DIY组装。用户可通过教程了解六大核心组件的功能及操作，包括OmniPicker自适应夹爪、域控制器DCU以及PowerFlow系列电机（R86-2、R86-3、R52、L28）。其中，R86-2负责肩膀与腹部关节，强调高扭矩与精确性；R86-3专为腿部设计，支持模块化更换；R52采用高效能耗控制技术，驱动手臂与小腿；L28则保障夹爪与手臂间的精准操作。DCU整合多功能控制器，确保性能与可靠性，而OmniPicker夹爪则支持智能抓取与定制化开发。目前，X1组件已备货充足，用户可通过官方商城agibotmall.com下单，享受OTA升级与增量代码支持，进一步提升开发与使用体验。

多模态模型的空间推理瓶颈与突破

李飞飞和谢赛宁近期研究揭示，多模态大语言模型在空间推理能力上存在显著不足，约71%的错误与空间推理相关。这成为限制模型性能的主要瓶颈。常用的语言提示技术（如思维链和思维树）在空间任务中不仅未能有效提升表现，反而导致性能下降。然而，明确生成认知地图能显著增强模型的空间表现。为系统评估模型能力，研究团队开发了VSI-Bench基准测试集，基于视频数据生成视觉问答任务，涵盖物体计数、相对距离和房间大小等场景。测试结果显示，15种主流模型在配置型和时空任务中的准确率普遍低于50%，远逊于人类表现。通过引入认知地图，模型在相对距离任务中的准确率提升了10个百分点，表明这一辅助工具对改善空间推理能力具有潜力。研究还发现，模型倾向于局部空间理解而缺乏全局感知，为未来提升全局空间推理能力指明了方向。这一研究为多模态模型的改进提供了重要理论依据与实践路径。

ERA-42突破具身智能操作瓶颈

星动纪元近日发布ERA-42端到端原生机器人大模型，结合五指灵巧手星动XHAND1，实现通用灵巧操作领域的突破。ERA-42具备强大的泛化和自适应能力，可在2小时内学习新任务，完成如螺钉钻紧、锤子敲钉等100多种复杂操作，展示了高效性与通用性。ERA-42采用端到端架构，无需预编程，通过全模态数据直接学习任务。其核心特性包括统一的任务与环境泛化能力、数据积累的持续优化以及融合“世界模型”的能力，使其能理解和预测物理动态，提升任务成功率。与AI原生硬件XHAND1协同进化，ERA-42进一步增强灵活性与精度，能模拟人类手部动作，应对复杂任务并稳定执行。这一发布标志着通用具身智能体的产业化进程迈出重要一步，为机器人广泛服务于各领域奠定基础，同时推动机器人技术向高智能、高适应性的方向发展。

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