9月27日消息，据彭博社报道，据知情人士透露，苹果公司开发了😘一款类似 ChatGPT 的 iPhone 应用程序，以帮助💯测试和准备明年即将推出的期待已久的 Siri 改版。 🤔该公司的人工智能部门正在使用该应用快速评估苹果语音助手 Si🤩ri 的新功能。据知情人士透露，这包括测试搜索个人数据（例如🔥歌曲和电子邮件）以及执行照片编辑等应用内操作的能力。由于该项⭐目尚未公开，知情人士要求匿名。 这款软件的代号为“Ve😁ritas”，拉丁语意为“真相”，至少目前仅供内部使用。苹果🙌目前还没有面向消费者的计划。这款应用本质上借鉴了新版 Sir😆i 中仍在开发的技术，并将其融入员工可以更高效测试的形式。该🤔公司还可以收集关于聊天机器人形式是否有价值的反馈。 即❤️使没有公开发布，这款内部工具也标志着苹果为 Siri 改版所🤯做的准备进入了一个新阶段，这一高风险的发布可能会重塑人们对其😁人工智能努力的看法。 经过多次推迟，新版 Siri 现😘定于最早于 3 月发布。如果该软件能够如承诺的那样运行，它将😆有助于推动苹果重返人工智能领域。如果未能如愿，该公司将面临进🙄一步落后于 Alphabet Inc. 旗下谷歌和三星电子等😡智能手机竞争对手的风险。 预计明年围绕人工智能功能的竞🤔争将更加激烈，使其成为智能手机购买决策中更具决定性的因素。苹😅果本月发布 iPhone 17 时，明显避免强调其内部人工智🙄能平台。 据彭博新闻此前报道，苹果公司原本计划于去年春🤩季发布 Siri 改版，但由于工程问题导致该功能有三分之一的😡概率失效，因此推迟了发布。 Veritas 的内部应用😂程序类似于大多数流行的聊天机器人，允许用户管理不同主题的多个❤️对话。它可以保存和引用过去的聊天记录，跟进之前的查询，并支持🤩扩展的来回交流。 总部位于加利福尼亚州库比蒂诺的苹果公🥳司发言人拒绝发表评论。 这款应用旨在测试苹果为新版 S👍iri 打造的全新底层系统（代号 Linwood）。该系统依😅赖于大型语言模型（支撑生成式人工智能的技术），并结合了苹果自🥳身基础模型团队和第三方模型的成果。 苹果的更广泛目标是😍在这个关键市场确立自己的领导地位。首席执行官蒂姆·库克在最近👏与员工的一次会议上表示，公司必须在人工智能领域取得胜利，并称😎这是几十年来最大的转型。“这是我们应该争取的，”库克说。“我🤩们将为此进行投资。” 除了 Siri 的全面升级，苹果😢还在准备于明年年底推出全新视觉设计的语音助手。此外，苹果还在🤩开发一系列人工智能智能家居设备，为 HomePod 音箱和 😅Apple TV 机顶盒添加更多人工智能功能，并进军基于人工🚀智能的网络搜索领域。 今年早些时候，苹果曾与 Open🤯AI 就为新版 Siri 提供支持进行洽谈，随后又就使用 A😁nthropic 的 Claude 进行了深入谈判。但最近，🤯苹果已加紧与谷歌的讨论，计划为此部署定制版 Gemini 平😘台。 该公司尚未准备向客户发布 Veritas 聊天机🤩器人，这并不令人意外。长期以来，公司高管（无论是内部还是外部👏）一直表示不愿进入该市场。 在 6 月份接受《汤姆指南🙄》采访时，苹果软件主管克雷格·费德里吉 (Craig Fed🥳erighi) 表示，这样的工具“仍然不是我们的主要目标”，😉但他同时也承认此类应用程序的功能非常强大。 “它们是苹😆果最需要开发的东西吗？”他问道。“时间会告诉我们最终的走向。🙌” 据彭博社当时报道，今年早些时候 Siri 升级的推😜迟引发了苹果对人工智能战略的更大范围改革，包括人工智能主管约😁翰·詹南德雷亚 (John Giannandrea) 及其部❤️分副手的离职。 在 Siri 功能延迟之前直接负责 S😆iri 的 Robby Walker 将于 10 月离开苹果🙄。Walker 在卸任 Siri 职务后，成立了一个新的“答👏案、知识和信息”（AKI）团队。该团队目前是开发升级版 Si⭐ri 中基于人工智能的搜索功能的核心。 Veritas😜 也应该通过允许测试人员从互联网上收集信息并查看其摘要来帮助🚀推进这项工作。苹果的最终目标是与 ChatGPT 和 Per😁plexity 产品竞争，但竞争的焦点是在 Siri 界面本🙌身。 Siri 升级版旨在根据客户屏幕上显示的信息采取🤗行动，这是语音助手目前无法做到的。它还能让用户通过 Siri🌟 更无缝地操作他们的设备。（AI普瑞斯编译）返回搜狐，查看更🤯多

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近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多