粒子物理教科书几十年的结论被推翻，GPT-5.2干的。这已经是GPT-5.2在基础科学领域做出原创贡献的第三个公开案例。 此前GPT-5独立证明了一道存在45年的埃尔德什数论猜想，还在非线性量子力学与相对论兼容性的理论物理论文中提出了核心方法论框架。
OpenAI深夜突袭，GPT-5.3-Codex-Spark正式炸场。核心卖点只有一个：快！每秒1000个token，让代码生成告别加载条。联手Cerebras怪兽级硬件，物理外挂直接拉满。这不再是简单的工具升级。而是一场关于速度的暴力美学。
Jane 打开 ChatGPT，熟练地切换到 GPT-4o，屏幕上弹出那行熟悉的提示。 「你正在使用 GPT-4o，该模型将于 2 月 13 日下线。欢迎试用我们更新、更强大的模型，享受更佳体验。」
过去几年，大模型把自然语言处理彻底重塑了。GPT 出来之前，NLP 领域的状态是：每个任务一套模型，每个场景一批数据，每个公司一条流水线，互不通用，边界清晰。GPT 之后，这套逻辑被一个预训练底座 + 任务微调的范式整个替换掉了。
春节还没到，「过年的气氛」已经渗入科技圈每个人的毛孔。单说 AI 大模型这一块，刚刚发布的有 kimi 2.5 和 Step 3.5 Flash，即将发布的据说还有 DeepSeek V4，GPT-5.3、Claude Sonnet 5、Qwen 3.5，GLM-5，说不定一觉醒来，现有的技术就要被颠覆。
过去一年，大模型写代码的能力几乎以肉眼可见的速度提升。从简单脚本到完整功能模块，GPT、Claude、DeepSeek 等模型已经能够在几秒钟内生成看起来相当 “专业” 的代码。
就在这个被 Anthropic 和 OpenAI 视为衡量 Agent 真实工程能力全球权威基准 Terminal-Bench 2.0 榜单上，中国团队 Feeling AI 凭借 CodeBrain-1，搭载最新 GPT-5.3-Codex 底座模型，一举冲到 72.9%(70.3%) 并跻身全球排行榜第二，成为榜单前 10 中唯一的中国团队。
文本摘要作为自然语言处理（NLP）的核心任务，其质量评估通常需要兼顾一致性（Consistency）、连贯性（Coherence）、流畅性（Fluency）和相关性（Relevance）等多个维度。
200多块钱每个月，订阅价格直接压过ChatGPT Plus，功能却单一到离谱：只做语音输入一件事。听起来特别像智商税是吧！！！您猜怎么着，据说真就有10万+用户排着队把钱给它送上门。
驱动具身智能进入通用领域最大的问题在哪里？
