一、Krea AI 推出「Video Training」

可以自己上传视频训练属于自己的 AI视频风格模型使用的是 Wan 2.1 模型，可以学习特定风格、动作或物体。支持上传图像和视频：图像用于风格学习，视频用于风格+动作学习。用户可调节训练参数，包括训练步数和触发提示词（trigger prompt）。训练完成后，可在 Krea Video 中使用生成的风格，支持调整风格强度。

二、Apple Watch 打造成配备摄像头的 AI 可穿戴设备

苹果正研发下一代 Apple Watch，或将其转变为集成 AI 功能的可穿戴设备。

新设备可能配备摄像头，进一步增强视觉识别、手势操作、人脸识别等智能功能。

该构想可能支持 AI 助手直接通过摄像头“看见”用户环境，实现更自然的交互体验。

Apple Watch 一直是苹果健康与健身生态系统的核心，AI+摄像头可能支持更先进的健康监测，如面部表情识别、皮肤检测等。

AI 功能可能包括 Apple 自研大模型（如 Siri 未来形态）与 Apple Intelligence 集成。

苹果近年来不断推进设备端 AI（on-device AI），此举有望强化其在隐私保护和个性化计算领域的优势。

链接：https://www.bloomberg.com/news/newsletters/2025-03-23/apple-aapl-explores-turning-watches-into-wearable-ai-devices-with-cameras-m8ll6mvy

三、OpenAI 与 Meta 寻求与印度信实集团（Reliance）的 AI 合作

OpenAI 与 Meta 均与印度的信实工业（Reliance Industries）展开独立接洽，寻求在印度拓展其人工智能服务的合作机会。

合作重点在于：

Reliance Jio 可能通过 API 接口将 OpenAI 的模型（如 ChatGPT）分发给企业用户。

OpenAI 计划将 ChatGPT 订阅服务价格从目前的 20 美元/月降价 75%-85%，以更广泛吸引印度市场用户。

虽然消息来源称 OpenAI 暂未确认是否与 Reliance 探讨过价格问题，但有可能在合作达成后正式推出价格调整。

本地化部署考量：

Reliance 有意在印度本地托管并运行 OpenAI 的模型，以符合数据本地化法规，保障印度用户数据安全。

来源：https://www.outlookbusiness.com/news/openai-meta-seek-ai-partnership-with-reliancebig-price-cut-for-chatgpt-coming

四、AI 即将接管 500 家 Taco Bell、必胜客、KFC 门店

Yum! Brands 宣布将于 4 月至 6 月在 500 家门店启用 AI 点餐服务，涵盖 Taco Bell、Pizza Hut（必胜客）和 KFC（肯德基）。

合作伙伴为 Nvidia，AI 技术将用于：

得来速（Drive-thru）语音点餐系统；

处理复杂菜单结构与顾客自然语音表达；

实现情绪识别与个性化反应；

实时分析后厨运作、提升效率。

此前已有试点项目：

Taco Bell 与 Pizza Hut 的部分门店已经通过“成功试点”部署了 Nvidia AI。

得来速点餐效率与后厨人力管理得到显著提升。

来源：https://www.usatoday.com/story/money/food/2025/03/22/artificial-intelligence-fast-food-taco-bell-kfc/82583772007/

五、纽约州任命 Shreya Amin 为首席人工智能官

纽约州技术局（New York State Office of Information Technology Services）宣布任命 Shreya Amin 为新任首席人工智能官。

她此前曾在健康科技公司 Wellist 担任 AI 科学家，也在新泽西州泽西市的政府部门短暂担任数据职务。

主要职责与使命：

完善州政府在 AI 方面的指导方针，推动采用最新 AI 技术更新政府服务体系；

优化 AI 应用带来的效益，同时最大限度降低其风险；

确保 AI 系统具备“强有人类监管”的机制；

提高州政府服务的整体运营效率；

与各机构和社区合作，推进公平、透明、具伦理框架的 AI 应用；

推动基于数据的政策制定与操作效率提升。

来源：https://statescoop.com/new-york-state-chief-ai-officer-shreya-amin/

六、Fin-R1：基于Qwen2.5-7B

并通过强化学习训练金融推理模型在多项金融基准测试中SOTA 水平 Fin-R1（强化后），以仅 7B 参数，超越大多数同规模乃至数十倍规模模型，部分关键任务甚至拿下第一。在FinQA（金融表格推理）、ConvFinQA（对话式金融 QA）中取得最高分 Fin-R1 设计用于金融核心业务场景中的推理与分析任务，包括：模型下载：https://huggingface.co/SUFE-AIFLM-Lab/Fin-R1… 论文：https://arxiv.org/pdf/2503.16252

AI精选（309）-人工智能领域内的最新进展：

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