ChatGPT广告代码泄露！奥特曼一年三变脸：从“广告令人不安”到“并非完全不可取”
ChatGPT广告代码泄露！奥特曼一年三变脸：从“广告令人不安”到“并非完全不可取”ChatGPT广告代码泄露，就在发布三周年之际，终于要开始变现了？
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11439 点击 2025-12-01 15:09
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ChatGPT广告代码泄露，就在发布三周年之际，终于要开始变现了？
如果AI的终极使命是拓展人类认知的边界，那么“研究”——这项系统性探索未知的核心活动，无疑是其最重要的试金石。2024年，AI Agent技术迎来突破性进展，一个名为 Deep Research（深度研究） 的方向正以前所未有的速度站上风口，成为推动“AI应用元年”的真正引擎。
字节正和多家手机厂商谈合作。
11 月 25 日，Anthropic 官方博客更新了一篇庆祝帖，宣布 MCP 正式满一周岁，配合发布的还有一份新版规范。
ChatGPT的三岁生日没有蛋糕，只有谷歌送来的「病危通知书」和金主爸爸们背着的一千亿巨债。
在当前的情感计算研究中，存在一个显著的“断层”：我们拥有越来越精准的情感识别算法（输入端），也有了逼真的语音和面部生成技术（输出端），但连接这两端的“中间层”却鲜有人问津。机器能识别出你在愤怒，也能模拟出抱歉的语气，但它真的理解愤怒的起因吗？它能基于这种理解去调整后续的决策逻辑吗？
当AI开始学会「摸鱼」，整个行业都该警醒了。
一般人和 ChatGPT 聊天时，往往不会在意要不要讲究礼貌。但来自爱荷华大学的一项最新研究显示：即便回答内容几乎相同，对 ChatGPT 粗鲁无礼也会让你花费更高的输出成本。
从“在线训练”到“离线建图”，扩散模型速度再突破！
随着 IE 被扫进历史的尘埃，Chrome 长期占据全球浏览器市场的主导地位。然而，在 AI 时代，浏览器作为互联网的超级入口，正在发生深刻变革。
随着大型语言模型在各类任务中展现出卓越的生成与推理能力，如何将模型输出精确地追溯到其内部计算过程，已成为 AI 可解释性研究的重要方向。然而，现有方法往往计算代价高昂、难以揭示中间层的信息流动；同时，不同层面的归因（如 token、模型组件或表示子空间）通常依赖各自独立的特定方法，缺乏统一且高效的分析框架。
又来折腾知识体系了， 这大概是无纸化的阵痛吧，键盘敲多了想写字，键盘敲多了想语音录入。
机器之心报道 编辑：+0、陈陈 最近，学术圈的大瓜莫过于 ICLR 评审大开盒事件了，只要在浏览器上输入某个网址，自行替换你要看的 paper ID 和审稿人编号，你就可以找到对应的审稿人身份。你甚至
昨晚，数学界炸了！由HarmonicMath开发的AI数学家「亚里士多德」（Aristotle），100%独立完成了埃尔德什问题#124。它在Lean证明系统中，耗时仅6个小时，验证只需1分钟。
ArtArch.AI背后的团队核心成员分别来自字节的创作产品与技术线、社区与生态线，以及增长与商业化线，长期在大规模内容场景中打磨“从创作到分发再到变现”的完整链路，对全球内容如何生产-组织-扩散-商业化具有系统性的理解。
我们正在经历一次静悄悄、但本质性的AI范式转换。
硬氪获悉，北京他山科技有限公司（以下简称“他山科技”）在一个季度内密集完成A3轮与A4轮融资，两轮融资总额约数亿元。我们总结了最新两轮融资信息和该公司几大亮点：
得益于广阔的市场空间和逐渐加码的政策支持，跨境电商近几年来一直是创业者入局的热门赛道。
Hi，早上好。 我是洛小山，和你聊聊 AI 应用的降本增效。
刚刚，Erdos 问题 #124 的一个弱化版本被证明。
ICLR 2026，居然有21%的评审是纯纯由AI生成的？！
我们能否像《头号玩家》那样伸手就能触摸到虚拟世界？像《阿凡达》那样植物和动物仿佛就在眼前飞舞？这不再只是科幻。11 月 26 日，在一篇最新 Nature 论文中，来自复旦大学团队和上海人工智能实验室的研究人员打造出一款名为 EyeReal 的裸眼 3D 显示器。
估值飙升至3500亿美元，Claude Opus 4.5强势登顶企业级市场，Anthropic正式终结了OpenAI的独角戏时代。从Instagram创始人到OpenAI的「决裂者」，这11位顶尖人物组成了硅谷最豪华的「复仇者联盟」。他们用一场惊天逆袭证明，在通往AGI的狂飙突进中，对安全的极致坚守才是最深的护城河。
你好，我是袋鼠帝 我最近几乎天天都在用飞书多维表格，使用频率贼高，这玩意儿用起来是真滴爽。
当大多数高校还在严防死守学生用AI「偷懒」时，斯坦福本学期最火爆的一门课却反其道而行之：不准手写代码，必须用AI！
观猹社区里聚集着一群富有创意、动手能力又特别强的创造者。他们来自不同的行业和背景，却在这里形成了某种微妙的共识：认真做产品、诚实写评价、乐于分享想法。
导读 过去两年，小语言模型（SLM）在业界备受关注：参数更少、结构更轻，理应在真实部署中 “更快”。但只要真正把它们跑在 GPU 上，结论往往令人意外 —— 小模型其实没有想象中那么快。
对于谷歌（Google）而言，刚刚过去的一周可以看作其人工智能战略转型的关键节点。随着 Gemini 3 的正式发布，以及名为 Nano Banana Pro 的新模型在社交媒体与开发者社区中迅速走红，这家科技公司正在重新找回自己在 AI 领域的节奏与底气。
在大语言模型（LLM）的研究浪潮中，绝大多数工作都聚焦于优化模型的输出分布 —— 扩大模型规模、强化分布学习、优化奖励信号…… 然而，如何将这些输出分布真正转化为高质量的生成结果 —— 即解码（decoding）阶段，却没有得到足够的重视。
AI 创作 Agent 正在接管过去最耗时的部分。
