最顶尖的AI模型，做起奥数题来已经和人类相当，那做物理题水平如何呢？港大等机构的研究发现：即使GPT-4o、Claude 3.7 Sonnet这样的最强模型，做物理题也翻车了，准确率直接被人类专家碾压！
前几天在论坛上看别人激烈辩论 AI 是否会取代工程师，突然有人在回复中冷不丁的抛出一个评论： 别说那么多废话，先让 AI 画个左撇子出来。 这是个什么问题？
Meta推出KernelLLM，这个基于Llama 3.1微调的8B模型，竟能将PyTorch代码自动转换为高效Triton GPU内核。实测数据显示，它的单次推理性能超越GPT-4o和DeepSeek V3，多次生成时得分飙升。
在文档理解领域，多模态大模型（MLLMs）正以惊人的速度进化。从基础文档图像识别到复杂文档理解，它们在扫描或数字文档基准测试（如 DocVQA、ChartQA）中表现出色，这似乎表明 MLLMs 已很好地解决了文档理解问题。然而，现有的文档理解基准存在两大核心缺陷：
字节最近真的猛猛开源啊……这一次，他们直接开源了GPT-4o级别的图像生成能力。不止于此，其最新融合的多模态模型BAGEL主打一个“大一统”， 将带图推理、图像编辑、3D生成等功能全都集中到了一个模型。
上月，ChatGPT-4o无条件跪舔用户，被OpenAI紧急修复。然而，ICLR 2025的文章揭示LLM不止会「跪舔」，还有另外5种「套路」。
AI替咱打工搞翻译，到底谁家最好用？
OpenAI 的 GPT-4o 在图像理解、生成和编辑任务上展现了顶级性能。流行的架构猜想是：
判断AI是否智能，评价维度如今已不仅限于刷榜成绩。
自回归（AR）范式凭借将语言转化为离散 token 的核心技术，在大语言模型领域大获成功 —— 从 GPT-3 到 GPT-4o，「next-token prediction」以简单粗暴的因果建模横扫语言领域。
