谷歌非官方博客博主發(fā)現(xiàn),現(xiàn)在用戶可以在谷歌下載自己的搜索歷史記錄。操作方法很簡單,用戶登陸自己的谷歌賬戶之后,在谷歌主頁右上方點擊齒輪圖 標,選擇下載即可。谷歌為每個用戶保存了一段時間的搜索歷史記錄,按照季度存檔供用戶下載。一旦用戶要求下載搜索歷史記錄,用戶會立即通過Gmail獲得 在谷歌Drive上的下載鏈接,用戶可以用zip格式,將其下載到本地硬盤。
https://support.google.com/websearch/answer/6068625?p=ws_history_download&rd=1
需要注意的是,用戶只有在賬戶設置當中打開保存搜索記錄功能,并且登陸到谷歌賬戶,才能下載搜索歷史記錄。下載搜索歷史記錄是谷歌Takeout政策的新內(nèi)容,讓用戶更容易獲得他們自己的數(shù)據(jù)。
好文章,需要你的鼓勵
騰訊ARC實驗室推出AudioStory系統(tǒng),首次實現(xiàn)AI根據(jù)復雜指令創(chuàng)作完整長篇音頻故事。該系統(tǒng)結(jié)合大語言模型的敘事推理能力與音頻生成技術(shù),通過交錯式推理生成、解耦橋接機制和漸進式訓練,能夠?qū)碗s指令分解為連續(xù)音頻場景并保持整體連貫性。在AudioStory-10K基準測試中表現(xiàn)優(yōu)異,為AI音頻創(chuàng)作開辟新方向。
Meta與特拉維夫大學聯(lián)合研發(fā)的VideoJAM技術(shù),通過讓AI同時學習外觀和運動信息,顯著解決了當前視頻生成模型中動作不連貫、違反物理定律的核心問題。該技術(shù)僅需添加兩個線性層就能大幅提升運動質(zhì)量,在多項測試中超越包括Sora在內(nèi)的商業(yè)模型,為AI視頻生成的實用化應用奠定了重要基礎。
上海AI實驗室發(fā)布OmniAlign-V研究,首次系統(tǒng)性解決多模態(tài)大語言模型人性化對話問題。該研究創(chuàng)建了包含20萬高質(zhì)量樣本的訓練數(shù)據(jù)集和MM-AlignBench評測基準,通過創(chuàng)新的數(shù)據(jù)生成和質(zhì)量管控方法,讓AI在保持技術(shù)能力的同時顯著提升人性化交互水平,為AI價值觀對齊提供了可行技術(shù)路徑。
谷歌DeepMind團隊開發(fā)的GraphCast是一個革命性的AI天氣預測模型,能夠在不到一分鐘內(nèi)完成10天全球天氣預報,準確性超越傳統(tǒng)方法90%的指標。該模型采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù),通過學習40年歷史數(shù)據(jù)掌握天氣變化規(guī)律,在極端天氣預測方面表現(xiàn)卓越,能耗僅為傳統(tǒng)方法的千分之一,為氣象學領域帶來了效率和精度的雙重突破。