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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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飞书应该做个AI时代的工作匹配平台，每个人最真实的工作表现完全可以通过飞书数据分析，产生自己的工作人格agent去匹配其他人和组织。现在的招聘平台和LinkedIn都没有的最真实的维度，除了ork完成度，文档写作能力，会议和文字语音沟通能力，每个人的职场性格、投入度和工作风格，这才是真正的自己。靠改写简历包装和培训面试获取来的工作，害人害己，导致无休止的互相抱怨，世界上的一切都是匹配问题，匹配的前提是真实表达，了解自己且诚实的人将拥有美好的人生。
如果你不交互，它就会一直讲一直讲。
很少见到这么主动的E人 AI。
它的声音是论论CEO的，性格也让我想起论论CEO。
我一开始以为是 onboarding，没想到是全部自动生成的。
播放的时候还会播放魔性动画。
所有的这些都跟以前的 APP 完全不同。
这对一个 AI4S 的 APP来说，简直太反差了。
从他们的的测试结果来看，相对 OpenAI Deep Research展现出更高的质量与时延效率
核心思想是：把“凌乱的一稿”视为“有噪声”的中间态，通过迭代检索与基于新证据的修订，像扩散模型的去噪过程一样逐步打磨，最终得到高质量的研究报告。
提出“组件级自我进化”与“报告级检索去噪”两套可叠加的策略，分别提升流程中每个组件的质量与整篇报告的整体一致性。
用“草稿先行（draft-first）”驱动检索，使问题生成和证据发现更贴合当前写作缺口，避免信息碎片化或跑题。
这个项目现在已经可以在 Google Agentspace 上使用
详情：https://research.google/blog/deep-researcher-with-test-time-diffusion/
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其实吧，第一，大家对于机器人的界定和理论上还是有点区别，大家对于机器人的认知是要像人，我在百度百科上查了下，机器人是一种能够半自主或全自主工作的智能机器。也就是只要能自主动的机器都算。
第二是大家对于机器人干什么的感知和实际还是有点区别，传统认知还是像人一样灵活啥都能干，但实际的工况可能不需要啥都能干，他只需要干好一件事就行。
[笑脸]
就拿目前自动化程度最高的汽车行业来说，为了提升效率，他把好多复杂的工艺拆分成好多好多工序，每一个工序只要完成一两个动作即可，那么整体的效率就看用时最长的工序，也就是瓶颈节拍（木桶效应）。
比如一个焊接关节臂一次只焊几个或者十几个焊点。一次焊大几十个焊点也行，但影响整体效率。
特斯拉上海超级工厂，其生产效率在全球范围内处于领先地位，平均每30多秒就能下线一台新车。
总体来说，现在汽车行业黑灯工厂也能实现，逐步优化和一次性投入的经济性回收成本都是考虑的因素，就像自制和委外的关系，自制投入大可能便宜点，但委外贵点但不需要一次性投入。
同样有些有钱人不全款买房选择按揭，借钱投资，借鸡生蛋也是一个道理
所以效率和就业都是需要权衡的大问题。
😀
回到现在比较火的宇树科技的人形机器人或者四足机器人，具备如此丰富功能的机器人需要用在什么场景，才能实现利益最大化。当然一般工况就有点大才小用了。是去替代人干人干不了的事或者复杂危险的事还是去替代人本身，这也是一个很大的课题。
昨天看摔跤比赛，想起最近经常有看到人形机器人对打比赛的视频，能像人一样处理复杂事物去对打是能力，使用本身也很贵，在哪都一样。
😀
再回到工业上分序提效率的话题，人也是一样，专注做一件事的效率就很高，甚至前一段时间“进入心流状态”这个词很火。如果干一件事不断有别的事去影响分神也就不行了。
就像插电混动车，低速时电量充足电驱动，低电量时发动机转化电量且启动，中高速时发动机直驱，让发动机在高速时发挥最大效率，从而提高效率降低能耗，传统车发动机低速高速都驱动，自然油耗高点。
当然油耗还有发动机本身的热效率转化因素，最近奇瑞鲲鹏天擎发动机把热效率提升到48%，全球第一，硬核。
总之就是效率就是干活快，专心干活更快。
从他们的的测试结果来看，相对 OpenAI Deep Research展现出更高的质量与时延效率
核心思想是：把“凌乱的一稿”视为“有噪声”的中间态，通过迭代检索与基于新证据的修订，像扩散模型的去噪过程一样逐步打磨，最终得到高质量的研究报告。
提出“组件级自我进化”与“报告级检索去噪”两套可叠加的策略，分别提升流程中每个组件的质量与整篇报告的整体一致性。
用“草稿先行（draft-first）”驱动检索，使问题生成和证据发现更贴合当前写作缺口，避免信息碎片化或跑题。
这个项目现在已经可以在 Google Agentspace 上使用
详情：research.google/blog/deep-researcher-with-test-time-diffusion/
