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2024又是AI精彩纷呈的一年。LLM不再是AI舞台上唯一的主角。随着预训练技术遭遇瓶颈，GPT-5迟迟未能问世，从业者开始从不同角度寻找突破。以o1为标志，大模型正式迈入“Post-Training”时代；开源发展迅猛，Llama 3.1首次击败闭源模型；中国本土大模型DeepSeek V3，在GPT-4o发布仅7个月后，用 1/10算力实现了几乎同等水平。
10 个月前，闫俊杰也接受过《晚点》访谈，那时他提了 16 次字节、47 次 OpenAI，8 次 Anthropic。这次再聊，他主动提字节少了，提 Anthropic 多了。这与行业风向形成微妙的反差。
Fermata是一家专门从事农业计算机视觉解决方案的数据科学公司，在Raw Ventures支持的A轮融资中获得了1000万美元。这项投资将支持该公司为农业行业开发集中式数字大脑的战略愿景，通过先进的数据分析实现作物的自主管理，创建一个不断发展的系统，不断从可用数据中学习。
2025年被很多人视为 Agent 之年，确实值得多关注。今天分享的这篇，应该是全网关于Agent话题最深入的讨论了，大概没有之一，从前沿研究、交互设计到产品落地，全文超过三万字，一篇看明白。
什么，歪果仁怀疑咱中国的宇树机器人昨天释放的最新视频，是特效？
不断迭代简单的提示词「write better code」，代码生成任务直接提速100倍！不过「性能」并不是「better」的唯一标准，还需要辅助适当的提示工程，也是人类程序员的核心价值所在。
昨天，我们报道了一个行业猜想，说是 OpenAI 和 Anthropic 等前沿大模型公司可能已经训练出了下一代大模型，但由于它们的使用成本过高，所以短时间内根本不会被放出来。
OpenAI，有大事发生！最近各种爆料频出，比如OpenAI已经跨过「递归自我改进」临界点，o4、o5已经能自动化AI研发，甚至OpenAI已经研发出GPT-5？OpenAI员工如潮水般爆料，疯狂暗示内部已开发出ASI。
对于 LLM，推理时 scaling 是有效的！这一点已经被近期的许多推理大模型证明：o1、o3、DeepSeek R1、QwQ、Step Reasoner mini……
划时代的突破来了！来自NYU、MIT和谷歌的顶尖研究团队联手，为扩散模型开辟了一个全新的方向——测试时计算Scaling Law。其中，谢赛宁高徒为共同一作。