支付宝开放平台-开发者社区——AI 日报「4 月 1 日」

[支付宝官方开放平台]

1️⃣国产AI起号两周就开始自己赚钱了，全球首个“边想边干”的Agent | 免费无限次

量子位｜阅读原文

什么？！用AI Agent搞的小红书账号，竟然14天狂吸5000粉，还开始赚钱了？？？

据说啊，你只需要跟这个Agent说一个想讨论的话题，例如“怎么选咖啡”、“化妆品成分对比”等等，它就可以自己去小红书、知乎等平台上搜索上百个信源做总结。而且是可以出一个完整报告的那种，可想而知账号是有多“高产”了。

那么这个Agent，到底是何方AI是也？不卖关子，它就是智谱刚刚发布的新功能——沉思。

简单来说呢，就是它会基于一个开放式的问题，然后一边推理一边搜索超多的信源，最后生成相当完整的内容。并且它背后的大模型，是智谱自研的推理模型GLM-Z1-Air，性能比肩DeepSeek-R1（但速度是8倍、价格仅1/30）。

所以之前在ChatGPT要花200美元（每月还限120次查询机会）才能搞的事情，智谱沉思功能直接把“壁”给打破了：免费，无限次！这还不算完，除了沉思之外，智谱在现场还发布了一个新功能——AutoGLM沉思。如其名，一切的一切都可以进入“自动驾驶”模式，是全球首个集深度研究和操作执行于一体的Agent。

AutoGLM沉思会让AI会自动打开网站，搜索有偿征稿信息，然后按照征稿要求写出对应的文章，并且自动发送到指定邮箱。不得不说，现在的AI已经进化到了自己做事、自己赚钱的level了。

 

2️⃣杭州具身黑马再斩超5亿融资，伯克利系AI科学家领衔冲击万亿市场！

新智元｜阅读原文

刚刚，千寻智能正式官宣，完成Pre-A轮5.28亿元最新融资。

此次投资阵容堪称豪华，不仅有阿美风险投资旗下Prosperity7 Ventures(P7)领投，还有华发集团、浙江省科创母基金与上市公司浙江东方在杭州共同发起设立的善富科创子基金提供战略加持，以及招商局创投、广发信德、靖亚资本、东方富海、华控基金等知名玩家强势入局。同时，老股东达晨财智、柏睿资本、弘晖基金以及千乘资本在本轮持续加码。

更令人瞩目的是，这家成立一年多的企业已接连完成多轮融资。此前顺为资本、绿洲资本等早早入局，足以凸显资本市场对千寻智能的高度认可。

据透露，最新融资将主要用于进一步研发、迭代VLA大模型，自研本体进化，以及全球一流团队的搭建。近期，千寻智能发布了全新Spirit v1 VLA（视觉-语言-动作）模型抢先版，也成为国内首次攻克柔性物体长程操作难题的具身智能公司。

回想去年11月，千寻机器人已经实现了多任务通用泛化能力，抓糖豆、倒水、插花都是自学精通。如今，也就3个多月的时间，它便进化出全流程叠衣服的能力。目前，除了UC伯克利大佬创办的Physical Intelligence之外，千寻还是全球唯二能够挑战全流程叠衣任务的公司。

 

3️⃣AI医疗独角兽OpenEvidence：1/4的美国医生都在用，像互联网产品一样做AI医疗

Founder Park｜阅读原文

AI 医疗公司 OpenEvidence 在 2 月份获得红杉资本新一轮的 7500 万美元融资，估值超过 10 亿美元，成为了新的 AI 独角兽。更为耀眼的是它的用户数据，官方声称，1/4 的美国用户医生已经在使用 OpenEvidence 的工具。「如果算上所有活跃用户，每月有 30-40 万人接触我们的系统，其中 20 多万医生会登录并提问。换句话说，美国大约 10%-25% 的医生，已经在某种程度上使用 OpenEvidence 了。」

创始人 Daniel Nadler 最近参与红杉资本的播客节目，对于 AI 医疗产品的落地、增长，以及如何做没有幻觉的 AI 模型，输出了很多干货信息。

Key Message：

• OpenEvidence 直接面向医生，让他们能快速获取最新医学知识。这种方式让产品更快得到广泛应用。
• 医生也是普通人，医生也是消费者。如果你做出一个足够好的产品，能够真正改变他们的工作方式，甚至改变整个行业，然后直接放在 AppStore 上，但真的有效。
• 除了工作时间长、医学院的高强度学习，还有医生人数本来就不够，他们还要面对一个极大的挑战——医学知识的更新速度太快，大约每五年翻一倍，根本跟不上。
• 但对医生来说，几乎所有情况都是特殊案例，都属于「边缘情况」。医生的日常工作，就是不停地查找这些特殊案例对应的解决方案。
• 我们的目标是「对医学做 JPEG 压缩」。所以，我们的训练数据主要是同行评审的医学文献，以及 FDA（美国食品药品监督管理局）和 CDC（美国疾病控制与预防中心）发布的权威信息。
• 我们解决幻觉的方法就是彻底避免让 OpenEvidence 连接到公共互联网，所有训练数据都必须是经过同行评审的医学研究。而且我们也不像那些只靠一个大模型的做法，而是用了多个模型组成的「集成架构」，每个模型负责不同的任务。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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