继上个月推出的一系列新功能后 (包括彩色聊天主题、关联社交媒体账号,以及支持图片和语音信息的 ChatGPT 功能),WhatsApp 又有新动作。
WABetaInfo 发现了这一即将推出的新功能。
当用户回复一条引用消息时,该主题将保持与原始消息的关联,确保所有回复都能保持有序组织。
通过这项功能,用户无需在大量单独回复中滚动查找,而是可以在专门的主题区域中查看所有相关回复,使对话结构更清晰,更易于跟踪。在群聊中,讨论内容往往会快速激增,这种组织方式可以让用户免于在整个聊天历史记录中寻找特定回复的麻烦,他们可以轻松浏览主题并专注于相关对话,同时不会丢失上下文。
正如该网站所指出的,这将使在繁忙的群聊中回复特定话题变得更加容易。虽然目前用户可以点击任何引用消息来跳转回原始帖子,但要概览某个话题的所有讨论内容仍然比较困难。能够单独查看完整的主题无疑是一项重大改进。
目前还不确定该功能何时正式推出。该公司通常会先在 Android 应用程序中进行测试 (此功能就是在 Android 版本中被发现的),然后再推广到 iOS 应用程序。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI在最新博客中首次承认,其AI安全防护在长时间对话中可能失效。该公司指出,相比短对话,长对话中的安全训练机制可能会退化,用户更容易通过改变措辞或分散话题来绕过检测。这一问题不仅影响OpenAI,也是所有大语言模型面临的技术挑战。目前OpenAI正在研究加强长对话中的安全防护措施。
字节跳动团队开发了首个AI研究助手评估系统ReportBench,通过对比AI生成报告与专家综述论文的引用质量,并验证陈述准确性来评估AI助手表现。研究发现OpenAI Deep Research引用准确率38.5%,Gemini为14.5%,两者都存在陈述和引用幻觉问题。该系统为AI研究助手建立了标准化质量检测工具,推动行业发展。
谷歌宣布计划到2026年底在弗吉尼亚州投资90亿美元,重点发展云计算和AI基础设施。投资包括在里士满南部切斯特菲尔德县建设新数据中心,扩建现有设施,并为当地居民提供教育和职业发展项目。弗吉尼亚州长表示这项投资是对该州AI经济领导地位的有力认可。此次投资是谷歌北美扩张战略的一部分。
台湾大学研究团队开发了MovieCORE数据集,这是首个专门训练AI深度理解电影内容的创新工具。该数据集通过多AI智能体协作生成复杂问题,采用认知分类法测量思维深度,99.2%的问答需要高层次思维。研究还开发了ACE增强技术,可将AI性能提升25%。实验显示现有AI在深度视频理解方面仍存在显著不足,为未来AI发展指明了方向。