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这个AI让打工人「磕头」致谢。 前段时间，我们报道了 5 款大模型参加了今年山东高考的事儿，为了弄清楚各大模型在 9 个科目中的具体表现，我们对着测评明细表挨个儿分析，搞得狼狈又崩溃。要是哪个 AI 能一键分析表格，我当场就能给它磕一个。
7月2日，韩国专注于AI癌症诊断和治疗的企业Lunit宣布与Microsoft达成合作，加速提供人工智能驱动的医疗保健解决方案。
AI 社交，尤其是 AI 角色扮演方向，最近势头不太好，产品停止投入、流量下降等消息不少。但另一个细分方向，一直处于边缘位置的 AI 陪伴产品，在有点颓的市场环境中，正在默默发力。
2025年，AI界风云激荡，DeepSeek-R1横空出世、英伟达市值称霸全球、谷歌AlphaEvolve打破数学神话，中国Qwen3登顶开源王座……智能爆炸的奇点已悄然降临！新智元十周年之际，2025 AI Era & ASI创新大奖报名正式启动，致敬重塑世界的AI先锋！
vivo AI研究院联合港中文以及上交团队为了攻克这些难题，从训练数据和模型结构两方面，系统性地分析了如何在MLLM训练中维持纯语言能力，并基于此提出了GenieBlue——专为移动端手机NPU设计的高效MLLM结构方案。
近年来，基于智能体的强化学习（Agent + RL）与智能体优化（Agent Optimization）在学术界引发了广泛关注。然而，实现具备工具调用能力的端到端智能体训练，首要瓶颈在于高质量任务数据的极度稀缺。
从「与GPT-3.5畅聊」到「ChatGPT」，OpenAI团队如何在混乱中拍板上线、又怎样被用户「点赞」调教成「赛博舔狗」？从产品发布、命名内幕、团队文化到AI时代核心竞争力，深度访谈揭开幕后全过程！
你肯定见过大模型在解题时「装模作样」地输出：「Hmm…」、「Wait, let me think」、「Therefore…」这些看似「人类化」的思考词。
大语言模型（LLM）以生成能力强而著称，但如何能让它「听话」，是一门很深的学问。 基于人类反馈的强化学习（RLHF）就是用来解决这个问题的，其中的奖励模型 （Reward Model, RM）扮演着重要的裁判作用，它专门负责给 LLM 生成的内容打分，告诉模型什么是好，什么是不好，可以保证大模型的「三观」正确。
刚刚，Grok 4 和 Grok 4 Code 的基准测试结果疑似泄露。X 博主 @legit_api 发帖称，Grok 4 在 HLE（Humanities Last Exam，人类最后考试）上的标准得分是 35%，使用推理技术后提高到 45%；在 GPQA 上的得分是 87-88%；而Grok 4 Code 在 SWE Bench 上的得分则达到 72-75%。