看點概覽：

一、生活管家，支付寶全新AI產品發布

二、iPhone 16系列增加了AI功能

三、首個用于設計新型高強度蛋白結合物的AI系統

四、聯想發布多款開創性AI PC

五、基于異常檢測預訓練的心電長尾診斷模型

一、生活管家，支付寶全新AI產品發布

（圖源：微信公眾號@支付寶）

支小寶的產品負責人王翼飛表示，“支付寶推出的AI生活管家，希望讓洞悉世界的大模型，變成更懂用戶的小助理。”

連接支付寶生態，支小寶可通過對話快速訂票、點餐、打車、查詢附近吃喝玩樂等;在便民生活、醫療健康等領域，支小寶也能提供多項便捷實用的服務,比如說句話就可以充話費、查快遞、查上月消費、看醫保余額、異地就醫備案、給親友轉賬或發紅包、搜尋電子社保卡等。支小寶App可在各大個應用市場下載使用，同時，它內嵌在支付寶中，在支付寶App首頁下拉也能體驗。

內容詳情：你好，我是支小寶

二、iPhone 16系列增加了AI功能

（圖源：微信公眾號@智能涌現）

9月10日，蘋果發布了iPhone 16系列的四款手機，iPhone 16系列增加了全新的AI功能，包括：

l 充當工作助手，比如寫一封工作郵件、寫短信、或者是生成文檔信息，甚至是生成一些表情包。

l 可以通過文字搜索快速找到相冊中的照片或視頻，解決翻找麻煩的問題。

l “超級信息管家”，幫你對各類的郵件信息推送做歸納、總結，并且生成摘要，幫你分清輕重緩急。

l Siri將變得更自然、更符合語境、更個性化。

內容詳情：iPhone 16系列發布：超強A18芯片來了，落地四種AI功能，還有實體相機按鈕

三、首個用于設計新型高強度蛋白結合物的AI系統

（圖源：DeepMind官網）

9月5日，DeepMind發布了AlphaProteo的相關信息，這是首個用于設計新型高強度蛋白結合物的AI系統，旨在為生物和健康研究提供基礎模塊。該技術有望加速我們對生物過程的理解，并推動新藥發現、開發生物傳感器等領域的發展。

AlphaProteo能夠為多種目標蛋白生成新的蛋白結合物，包括與癌癥和糖尿病并發癥相關的VEGF-A。這是首次有AI工具能夠成功設計出針對VEGF-A的蛋白結合物。在測試的七種目標蛋白中，AlphaProteo的實驗成功率更高，并在結合親和力上實現了比現有最佳方法高出3至300倍的性能。

內容來源：AlphaProteo為生物學和健康研究生成新型蛋白質https://deepmind.google/discover/blog/alphaproteo-generates-novel-proteins-for-biology-and-health-research/

四、聯想發布多款開創性AI PC

（圖源：微信公眾號@聯想中國）

聯想ThinkPad X1 Carbon AI 2025 Aura AI元啟版、聯想YOGA Air 15 Aura AI元啟版、聯想ThinkBook Auto Twist等開創性AI PC亮相，旨在重新定義專業計算和人工智能的未來

其中有幾大亮點：

l 與Stability AI獨家合作：在聯想Creator Zone中，即可不聯網、無限、免費玩Stable Diffusion 3.0，它可以提供文生圖、草稿生圖、圖生圖、高級圖像編輯等功能。

l 與英特爾聯合研發Aura Edition：它主要提供3方面功能，Smart Modes可以讓筆記本電腦根據用戶使用狀態自動切換各種模式，例如屏蔽模式、注意力模式；Smart Share能支持iOS、安卓手機和電腦之間無縫互傳圖像，主要通過“碰一碰”的形式；Smart Care通過聯想的Premier support Plus服務提供24/7實時支持，通過視頻、語音或聊天將用戶與聯想技術人員取得聯系，以解決故障和問題。

l 全球首款自動旋轉屏AI PC：它能通過智能語音完成交互，通過“筆記本模式”、“平板模式”等指令直接操縱電腦。

內容詳情：Windows率先本地文生圖，互聯iPhone秒傳圖片，最新AI PC來了！

五、基于異常檢測預訓練的心電長尾診斷模型

（圖源：論文官網）

上海交通大學、上海人工智能實驗室和上海交通大學附屬瑞金醫院的研究團隊提出了首個基于異常檢測預訓練的心電長尾診斷模型。

研究價值：

 臨床應用的巨大潛力：通過異常檢測預訓練，該模型能夠以遠超經驗豐富的心臟病專家的速度，提供準確且全面的診斷結果。

 減輕長尾分布影響的能力：異常檢測預訓練通過識別可能的異常特征偏差，使模型能夠集中關注特定異常區域，從而更精確地分類不同類型的異常。

 提供可解釋且信息豐富的定位結果：有助于醫療從業者更好地理解診斷結果。

 臨床診斷模型的公平性：該研究模型在男性和女性之間，以及 10 至 90 歲各年齡組中的診斷效果相當。進一步研究有助于揭示這些年齡和性別差異的機制，從而開發改善所有患者群體健康結果的策略。

 可擴展的 ECG 診斷框架：這種全面覆蓋確保了模型能夠適應臨床實踐中遇到的幾乎所有 ECG 類型，使其在多樣化數據集中的適應性和通用性得到了高度保障。

論文鏈接http://arxiv.org/abs/2408.17154

內容詳情：突破傳統：AI如何應對心電圖中的長尾挑戰？

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