《双十二O2O线下混战 百度糯米携技术化地推铁军强势突围》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
百度糯米依托大数据指导，在严寒冬日里联合全国上百城市、上万家火锅店，以技术化的地推铁军，打造双十二火锅节“爆款”，反而成为当日亮点...
位于大兴的永远爱自助烤肉火锅店因为人气火爆，糯米进店的地推人员直接充当起服务员角色，现场为顾客们取号排队，讲解如何用百度糯米进行买单;还有人专门守在收银台附近直接协助店里收银员结账验券...
如此一来，百度糯米通过线上数据和线下扫街数据交叉分析筛选，并融合覆盖和流水数据，就能选择出哪些商圈、区域和门店需要安排多少地推力量...
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百度招聘官宣，未来三年，百度将开放21000个实习岗位给优秀校园人才，并持续加强对实习生的培养，进一步提升实习转正率。据介绍，今年3月，百度已面向在校学生开放3000暑期实习岗位，87%与AI相关，覆盖大模型、机器学习、无人驾驶等领域。此外，百度今年也将启动管理培训生计划、AIDU计划，面向AI领域招募顶尖校园人才，致力于培养AI时代核心
4月25日，第十二届百度奖学金颁奖典礼在武汉举行的"Create 2025百度AI开发者大会"上举行。10位来自全球顶尖高校的青年学者获奖，每人获20万元科研资金。获奖者研究方向涵盖大模型、多模态学习、医疗AI等前沿领域，超半数聚焦大模型技术创新应用。百度CTO王海峰勉励青年人才共同奔赴智能时代。该奖学金自2013年设立以来已累计支持116名全球顶尖学子，提供奖金超千万元。除资金支持外，百度还通过实习、项目合作等方式搭建产学研联动平台，持续推动AI技术生态繁荣。
当前，人工智能正以超乎想象的速度重构商业逻辑。随着大模型技术普惠化与伦理框架同步完善，这场由AI引发的生产力革命正加速催生智能文明新范式。自 2023 年，百度商业首次举办AI技术创新大赛以来，两届比赛吸引了来自海表内外 300 多所高校、 6000 多支精英队伍踊跃参与。人工智能领域的各界英才，凭借顶尖技术实力与不竭创新活力，共同铸就一场高水准的AI技术盛会，
晚上1点，OpenAI的直播如约而至。其实在预告的时候，几乎已经等于明示了。没有废话，今天发布的就是o3和o4-mini。但是奥特曼这个老骗子，之前明明说o3不打算单独发布要融到GPT-5里面一起发，结果今天又发了。。。ChatGPT Plus、Pro和Team用户从今天开始将在模型选择器中看到o3、o4-mini和o4-mini-high，取代o1、o3-mini和o3-mini-high。我的已经变了，但是我最想要的o3pro，还要几周才能提供
从 GPT-5 开始，推理模型和非推理模型很有可能会整合在一起……
2025年百度商业AI技术创新大赛全面升级，聚焦生成式广告推荐算法优化、视频广告生成推理性能优化和搜索场景视频广告AIGC产品优化三大赛题。自2023年创办以来，该赛事已吸引海内外300多所高校、6000多支队伍参与。本届大赛提供百度商业脱敏数据资源，设置数十万元奖金，优秀团队可获得校招直通资格。4月23日在北京大学启动巡讲，汇聚学界专家与产业先锋共同探讨AI技术商业边界，推动产教融合。赛事旨在挖掘AI商业应用创新方案，培育兼具技术高度与商业价值的复合型人才，为智能经济时代注入新动能。
快科技4月17日消息，今日，OpenAI新款AI模型o3、o4-mini重磅发布，这是OpenAI迄今最强、最智能的模型。据了解，OpenAI o3/o4-mini首次具备真正的视觉推理能力，看图识图已经是小菜一碟了，现在还会看图思考。OpenAI o3/o4-mini能同时处理文本、图像和音频，并且能作为Agent智能体自动调用网络搜索、图像生成、代码解析等工具以及深度思考模式。通过强化学习，OpenAI训练了o3/o4-mini如何�
距离OpenAI正式发布GPT-4o生图功能，已经过去两周多了。这段时间里，“ChatGPT-4o颠覆了AI图像生成的逻辑”这句话大家应该都听腻了。现在早上一睁眼，先看有没有更新，看看自己有没有落后。
Meta、西北大学和新加坡国立大学的研究团队提出TokenShuffle技术，显著提升了自回归模型生成高分辨率图像的能力。该技术通过局部窗口内的token合并与解构操作，将视觉token数量减少为平方分之一，首次实现2048×2048分辨率图像生成。基于27亿参数的Llama模型，TokenShuffle在GenAI基准测试中获得0.77综合得分，超越同类自回归模型0.18分，在人类评估中展现出更好的文本对齐和视觉质量。该方法无需修改Transformer架构，通过三阶段训练策略（512→1024→2048分辨率）逐步提升生成能力，为多模态大语言模型的高效高保真图像生成开辟了新路径。
研究显示，GPT-4o在图像理解和推理上表现出色，能生成精美图片，但在基础逻辑测试中表现欠佳，暴露出理解、推断及多步骤逻辑处理的不足。例如，被要求画一只猫时，它先画了狗然后改为猫，但仍存在错误判断。这表明当前AI更像“精确指令机器”，需进一步优化以实现更精细的图像理解和复杂任务处理。
