AI资讯速递:OpenAI推Flex降费、字节开源智能体、林草大模型突破、阿里AI获FDA认证

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作者：微信文章


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OpenAI上线Flex处理模式

4 月18 日消息，据外媒 TechCrunch 今日报道，为在与谷歌等生成式AI 竞争对手的较量中进一步加大投入，OpenAI 宣布推出“Flex 处理模式”新的API 服务—— 用户以接受响应速度变慢和“资源偶尔无法分配”为代价，换取更优惠的模型使用价格。

OpenAI 表示，Flex 处理目前已对新近发布的o3 和o4-mini 推理模型开放测试，主要面向模型评估、数据扩充、异步处理等优先级较低的“非生产”任务。

采用Flex 处理，API 费用将直接减半。以o3 为例，Flex 模式下的费用为每百万输入tokens 收取5 美元（IT之家注：现汇率约合36.5 元人民币，相当于约合75 万字），每百万输出tokens 收取 20 美元（现汇率约合146 元人民币）。

作为参考，标准价格分别为10 美元和40 美元。对于o4-mini，Flex 模式的费用则从每百万输入tokens 收取1.10 美元、每百万输出tokens 收取4.40 美元，降至每百万输入tokens 收取0.55 美元（现汇率约合4 元人民币）和每百万输出tokens 收取2.20 美元（现汇率约合16.1 元人民币）。

OpenAI 在向客户发送的通知邮件中还表示，按照公司用户的消费层级划分，处于第1 至第3 层的开发者必须完成新上线的身份验证流程，方可获取o3 的访问权限。此外，OpenAI 指出，o3 及其他模型的推理摘要功能和流式API 服务同样需要完成身份验证后才能启用。

OpenAI 此前强调，身份验证机制的目的是防止用户违反公司制定的使用政策。

字节Seed开源UI-TARS-1.5

4 月18 日消息，UI-TARS-1.5 昨日正式发布并开源。这是一款基于视觉-语言模型构建的开源多模态智能体，能够在虚拟世界中高效执行各类任务。

UI-TARS-1.5 基于字节此前提出的原生智能体方案UI-TARS，通过强化学习进一步增强了模型的高阶推理能力，使模型能够在“行动”前先进行“思考”。

该版本的模型中，团队还展示了一个新的愿景：以游戏为载体来增强基础模型的推理能力。与数学、编程等领域相比，游戏更多依赖直观的、常识性的推理，并较少依赖专业知识，因此，游戏通常是评估和提升未来模型通用能力的理想测试场景。

据介绍，UI-TARS 是一个原生GUI 智能体，具备真实操作电脑和手机系统的能力，同时，还可操控浏览器、完成复杂交互任务。UI-TARS-1.5 能够实现精准GUI 操作，基于团队在四个维度的技术探索：

视觉感知增强：依托大规模界面截图数据，模型可理解元素的语义与上下文，形成精准描述。

System 2 推理机制：在动作前生成“思维（thought）”，支持复杂任务的多步规划与决策。

统一动作建模：构建跨平台标准动作空间，通过真实轨迹学习提升动作可控性与执行精度。

可自我演化的训练范式：通过自动化的交互轨迹采集与反思式训练，模型持续从错误中改进，适应复杂环境变化。

我国首个林草行业大模型研发成功

来源：人民网－人民日报

　　中国林业科学研究院资源信息研究所智慧林草创新团队近日以DeepSeek大模型为底座，成功研发出我国首个林草行业大模型——林龙大模型，标志着我国在智慧林草研究和应用领域迈出关键一步。

　　林草行业具有地域广阔、类型复杂、工作难度大等特点，亟须与以大模型为代表的人工智能技术深度融合，提升信息化管理水平，推动林草质量精准提升。

　　中国林业科学研究院首席科学家张怀清介绍，林龙大模型具备五大优势：

通过行业文本知识多智能体技术，有效融合林草领域知识，弥补通用大模型在林草行业知识方面的缺陷，使大模型对林草领域复杂问题的理解能力提升60%以上；

针对林草行业数据和业务特点，构建林草多模态数据的时空大模型，打破通用模型在时空数据理解、分析和推理能力上的局限，使林草业务计算和处理能力提升50%以上；

实现多模态大模型与专用小模型协同融合，降低开发成本，显著增强模型复用性、适用性和通用性，开发利用效率提升10倍以上；

成功解决林草领域低资源条件下的多端兼容和国产化适配问题，摆脱林草行业大模型对高算力的依赖，提升模型易用性和普惠能力；

实现行业自主产权的开放共享，具备强大扩展性，能支持功能更新迭代与产品的持续完善。

　　目前，林龙大模型已在行业文本处理、树种类型识别、表型参数提取、野生动物识别、病虫害监测、林火识别、生态系统评估、经营管理决策等8个应用场景落地。

“比如在‘三北’工程区，林龙大模型根据无人机拍摄的画面，可自动识别植被类型、分布、结构等，并以此开展工程区生态效益精准评估，利用数字孪生智能模拟与决策算法进行结构优化调整，为区域内提升林草植被质量提供决策方案，使决策效率提升5倍以上。”张怀清说，再比如，在海南热带雨林国家公园，林龙大模型可通过图像、视频、声纹等多模态数据融合，精准判断海南长臂猿的数量、位置。

据了解，林龙大模型对树种类型的识别准确率超过93%，对林果品种、成熟度、品质等表型的识别准确率超过90%，对野生动物类型、数量、姿态和行为等的识别精度在91%以上，对松材线虫病等病害的识别精度超过90%，对复杂背景下森林火灾、烟雾等灾害的识别精度超过92%，对归一化植被指数、产水量、土壤保持力、总初级生产力等关键生态参数的提取精度在85%以上。

攻克胰腺癌早筛难题，阿里AI模型获国际权威认定“突破性医疗器械”

4月17日消息，阿里巴巴AI模型DAMO PANDA被FDA认定为“突破性医疗器械”。DAMO PANDA是阿里巴巴达摩院研发的胰腺癌筛查AI模型，可精准识别平扫CT影像中的细微病灶，攻克了胰腺癌早期筛查的国际难题。这也是中国头部科技企业首次拿下该项权威认可。

FDA（美国食品和药物管理局）从2016年起设立“突破性医疗器械认定”（Breakthrough Device designation，简称BDD），旨在应对威胁人类健康的重大疾病，鼓励创新医疗技术发展。针对“突破性医疗器械”，FDA将加速相关审评流程，以便患者和医疗机构能尽快用上最先进的诊疗手段。

达摩院率先提出“平扫CT+AI”胰腺癌筛查技术，即以AI识别平扫CT影像中人眼难以察觉的细微病灶，并联合全球多家顶尖医学机构研发出DAMO PANDA，在国际上首次实现大规模胰腺癌早期筛查，敏感性和特异性分别达到92.9%与99.9%。相关研究发表在国际顶级期刊《自然·医学》上，被该刊评价为“有望开启影像AI癌症筛查的黄金时代”。

胰腺癌被称为“癌症之王”，是死亡率最高的恶性肿瘤，主要原因之一是早期诊断率极低，超过80%的患者确诊即晚期。在世界范围内，胰腺癌发病率呈现快速上升和年轻化趋势。早筛早诊将不仅显著提高患者的生存率，也能降低其经济负担和痛苦。

DAMO PANDA以非侵入的方式提升早期胰腺癌的检出率，尤其适用于患者在体检或因其他疾病就诊时进行平扫CT的“机会性筛查”场景。2024年5月，达摩院受邀至联合国AI for Good峰会分享该项技术成果，并与世卫组织（WHO）数字健康合作中心达成合作，助力更多发展中国家抗击癌症。

目前，DAMO PANDA正在国内多地科研试点。例如，宁波大学附属人民医院已筛查4万多人，AI从中找出2例常规检查未能发现的早期胰腺癌，其中1例病灶仅有1.5cm，患者随后接受了手术治疗。达摩院将携手安翰科技等医疗领域合作伙伴，在海内外进一步推广该AI模型。

据悉，达摩院自成立之初就重点布局医疗AI，曾被科技部评为全国科技抗疫先进集体。达摩院积极探索“一扫多筛”，即通过一次平扫CT识别多种癌症和其他疾病，现已在胰腺癌、食管癌、胃癌、结直肠癌、肝癌等高发癌症，骨质疏松、脂肪肝等慢性病，以及主动脉综合症等急症上取得一系列研究突破。相关成果先后登上国际《自然·医学》、《自然·通讯》等国际期刊及CVPR、MICCAI、IPMI等学术顶会。

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