AI精选（294）-人工智能领域内的最新进展：

主理人：
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今天，OpenAI发布了 GPT-4.5 模型

 

——这是我们迄今为止最大、最好的聊天模型。 现在向所有 ChatGPT Pro 用户推出，下周向 Plus 和 Team 用户推出，然后是 Enterprise 和 Edu 用户。

来源：https://techcrunch.com/2025/02/27/openai-unveils-gpt-4-5-orion-its-largest-ai-model-yet/

 

一、Taktile融资5400万美元推动AI金融决策

Taktile公司成功筹集了5400万美元的B轮融资，旨在加强其基于人工智能（AI）的金融决策工具。这笔资金将用于进一步优化其AI驱动的风险管理系统，帮助金融机构提升决策效率并降低风险。以下是主要内容：

融资细节

Taktile在B轮融资中筹集了5400万美元。该公司致力于开发AI驱动的金融决策平台，帮助金融机构优化风险管理。资金将用于扩大技术能力，并加强在全球市场的影响力。

来源：https://www.pymnts.com/artificial-intelligence-2/2025/taktile-raises-54-million-for-ai-powered-financial-decision-making/

 

 

 

二、BNY携手OpenAI 推动银行业的“变革性”AI应用

美国历史最悠久的银行 BNY（纽约梅隆银行） 与 OpenAI 达成多年合作协议，旨在利用人工智能（AI）技术推动银行业的数字化变革。以下是合作的主要内容：

合作细节

BNY将获得OpenAI的人工智能工具，如 Deep Research，以增强其内部AI平台 Eliza。OpenAI希望通过此次合作，收集其AI模型在复杂现实任务中的表现数据，以优化技术。

AI在银行业的应用

银行业是人工智能技术的早期采用者之一，并且已成为AI专利申请最多的行业之一。该合作将帮助BNY 简化复杂的银行业务流程，提升运营效率。OpenAI首席运营官 Brad Lightcap 表示，金融行业对AI的需求持续增长，类似的合作已在 摩根士丹利（Morgan Stanley） 和 Klarna 等金融机构中展开。

来源：https://www.pymnts.com/partnerships/2025/bny-teams-with-openai-bring-transformational-artificial-intelligence-banking/

 

 

 

三、eBay：Agentic AI 或将创造全新在线购物渠道

AI在eBay的应用

推出专有大语言模型（LLM）eBay 基于自身几十年的电商数据 开发了 专属的LLM，专注于电商任务优化，并对 开源模型 进行了 预训练，提升其在eBay场景下的准确性。提升买卖双方体验卖家端：AI帮助 自动生成商品描述、优化商品图片、自动发布社交媒体广告，提升销售效率。买家端：AI改进了 搜索结果、购物推荐，提升用户的购物体验。工程和客服领域：AI提升了 生产力、客服效率，减少人工成本。

来源：https://www.pymnts.com/earnings/2025/ebay-agentic-ai-could-create-new-channel-for-online-shopping/

 

 

四、Ocado裁员500个科技与财务岗位，AI推动成本削减

英国在线杂货零售商 Ocado 计划裁减 500名科技和财务部门员工，以通过人工智能（AI）技术提高生产力并降低成本。这一决定是在公司持续亏损的情况下做出的，凸显了AI对传统岗位的影响。

裁员原因

AI提升工程团队效率，使公司减少对人力资源的依赖。成本控制：Ocado希望借助AI减少研发支出，以满足现金流目标。业务调整：公司正将重点转向软件开发，而软件开发所需员工较少。

AI对Ocado业务的影响

仓库自动化：在 卢顿（Luton）最先进的仓库 中，超过 三分之一 的商品已经实现 机器人拣选，未来目标是达到 70%。AI提高了仓库机器人效率，使得即使销售额增长，也无需新增大量员工

来源：https://www.theguardian.com/business/2025/feb/27/ocado-to-cut-500-technology-and-finance-jobs-as-ai-reduces-costs

 

 

五、微软发布Phi-4 AI模型：小体积，高性能

Phi-4 AI模型的核心特点

高效能低计算需求

Phi-4-Multimodal（5.6亿参数）：可同时处理文本、图像和语音，在多模态任务上表现优异。Phi-4-Mini（3.8亿参数）：在文本任务上超越同等规模的AI模型，甚至与两倍规模的模型表现相当或更优。

卓越的多模态处理能力

采用 “LoRA混合”架构（Mixture of LoRAs），可优化文本、视觉、语音等多输入数据，避免常见的性能下降问题。在 Hugging Face OpenASR排行榜 上取得6.14%词错误率（WER），超越专门的语音识别模型 WhisperV3。在数学和科学推理的图像处理任务上表现突出。

来源：https://venturebeat.com/ai/microsofts-new-phi-4-ai-models-pack-big-performance-in-small-packages/

 

 

 

 

 

来源：https://www.reuters.com/business/healthcare-pharmaceuticals/conference-drugmakers-tout-ai-efforts-us-tariffs-cast-shadow-2025-02-26/

 

 

七、TheoremExplainAgent：将任何数学和科学定理自动转换

为易于理解的视频动画 基于双智能体架构，利用大语言模型的推理能力，结合动画生成和语音合成技术，模仿人类视频制作流程 自动化创建长时间（超过5分钟）的定理解释视频，可以将复杂的学术概念转化为易于理解的视频动画解释。 以直观且教育性的方式解释定理的概念、证明和应用。适用于数学、物理、化学和计算机科学等多个STEM学科。

 

 

 

八、ElevenLabs 推出全球最精准的语音转文字模型：Scribe

 

 - 能够精准转录 99 种语言 的语音内容 -准测试中具有最高的准确性，超越了之前的顶尖模型，如 Gemini 2.0 和 OpenAI Whisper v3 - 提供单词级时间戳，便于字幕同步或音频编辑 - 可识别并区分同一音频中最多 32 个不同的说话者。 - 能够标记笑声、鼓掌、背景噪音等非语言元素