AI商业洞察 | 谷歌在日历中添加Gemini面板，实现高效日程管理

近日， 谷歌正在开发一项全新的 AI 功能，该功能将 Gemini 侧边面板集成到 Google Calendar 中，使用户能够通过对话的方式快速检查日程、创建事件以及查看事件详情。目前，这一功能已在谷歌的早期访问测试项目—— Google Workspace Labs 中上线。

用户只需点击Google Calendar窗口右上角的“Ask Gemini”图标，即可轻松访问Gemini。系统会为用户提供一些建议性的提示，或者用户也可以自行输入问题。例如，Gemini可能会为用户提供“添加午餐事件”或“查找下一个会议”等建议。如果用户希望获取更多选项，可以点击“更多建议”。此外，用户还可以直接输入问题，如“我和Emily的下一个会议是什么时候？”“我星期一有多少个会议？”或“每周一、三、五早上6点添加一项锻炼计划。”

这一功能旨在通过利用Gemini的对话能力，减少用户手动查找和添加日程的需求，从而提高用户的工作效率。作为Workspace系列应用的最新成员，Gemini已在Gmail、Google Drive、Docs、Sheets、Slides和Chat等应用中推出。然而，目前尚不清楚该功能何时会向更多用户全面开放。

尽管大型语言模型（LLM）的复杂度日益提升，但它们仍面临一个严峻挑战——“幻觉”问题，即提供不准确甚至虚假的信息。在医疗领域，这种错误信息可能导致严重的后果。为了应对这一挑战，美国梅奥诊所（Mayo Clinic）采用了一种创新技术，成功克服了检索增强生成（RAG）模型的局限性。

RAG是一种通过从特定数据源中提取信息来增强语言模型的技术，但其存在局限性，可能检索到不相关、低质量的信息，或者输出格式不符合要求。为了解决这个问题，梅奥诊所采用了一种“反向RAG”方法。在信息提取后，他们将每一个数据点链接回其原始来源，从而消除了大多数基于数据检索的幻觉问题。

为了进一步提高数据的准确性和相关性，梅奥诊所将“代表性聚类算法”（CURE）与LLM和向量数据库结合使用。CURE算法通过层次化方法对数据进行分组，帮助模型识别“异常值”，确保数据的相关性和准确性。通过这种方法，梅奥的LLM能够将生成的总结与源文档中的信息匹配，并由第二个LLM进行评分，以确保数据的准确性。

这一技术已经在梅奥诊所的临床实践中得到广泛应用，特别是在处理病人出院总结时。AI能够快速提取并分类整理信息，极大地减轻了医生的时间负担。此外，梅奥诊所还与Cerebras Systems合作开发了预测关节炎治疗的基因组模型，并与微软合作开发图像编码器，进一步推动了医疗AI的应用。

尽管在诊断领域仍面临一些挑战，但梅奥诊所坚信，AI具有巨大的潜力，能够转变患者护理和诊断的方式，为患者提供更加个性化和以患者为中心的治疗方案。

法国AI初创公司Mistral近期发布了其全新的光学字符识别（OCR）API，该API专注于提供卓越的文档理解功能。它能够高精度地从非结构化的PDF和图像中提取各类内容，包括手写笔记、文本、表格以及复杂的数学公式，并将这些内容以结构化的格式呈现出来，便于用户进行分析和搜索。