最近在 B 站上，你是否也刷到过一些 “魔性” 又神奇的 AI 视频？比如英文版《甄嬛传》、坦克飞天、曹操大战孙悟空…… 这些作品不仅完美复现了原角色的音色，连情感和韵律都做到了高度还原！更让人惊讶的是，它们居然全都是靠 AI 生成的！
今天，蚂蚁百灵大模型团队正式开源其最新 MoE 大模型 ——Ling-flash-2.0。作为 Ling 2.0 架构系列的第三款模型，Ling-flash-2.0 以总参数 100B、激活仅 6.1B（non-embedding 激活 4.8B）的轻量级配置，在多个权威评测中展现出媲美甚至超越 40B 级别 Dense 模型和更大 MoE 模型的卓越性能。
当GPT-5第一次被写进数学论文，舆论瞬间炸开。有人惊呼「AI 数学家诞生」，有人却冷静提醒：它只是把熟悉的工具快速拼接。于是，一个新的问题被摆到台前：这究竟是科研的加速器，还是博士培养的绊脚石？
还有一个多月，一年一度的“双十一”购物节就要来了！ 作为消费者，你通常会如何寻找心仪的商品呢？或许你兴致勃勃地在搜索框里敲下关键词，却发现呈现出来的商品列表总是差强人意。那么，问题究竟出在哪里？
还在实时视频里找特定事件找半天？最新技术直接开挂了。
9 月 16 日，OpenAI 正式推出一款新模型 GPT-5-Codex ，这是一个经过微调的 GPT-5 变体，专门为其各种 AI 辅助编程工具而设计。该公司表示，新模型 GPT-5-Codex 的“思考”时间比之前的模型更加动态，完成一项编码任务所需的时间从几秒到七个小时不等。因此，它在代理编码基准测试中表现更佳。
自从 Google Gemini 将数学奥赛的成功部分归功于「并行思维」后，如何让大模型掌握这种并行探索多种推理路径的能力，成为了学界关注的焦点。
很多人相信，我们已经进入了所谓的「AI 下半场」，一个模型能力足够强大、应用理应爆发的时代。然而，对于这个时代真正缺少的东西，不同的人有不同的侧重，比如（前）OpenAI 研究者姚顺雨强调了评估的重要性，著名数学家陶哲轩则指出必须降低成本才能实现规模化应用。
近年来，大语言模型（LLMs）在复杂推理任务上的能力突飞猛进，这在很大程度上得益于深度思考的策略，即通过增加测试时（test-time）的计算量，让模型生成更长的思维链（Chain-of-Thought）。
上下文学习”（In-Context Learning，ICL），是大模型不需要微调（fine-tuning），仅通过分析在提示词中给出的几个范例，就能解决当前任务的能力。您可能已经对这个场景再熟悉不过了：您在提示词里扔进去几个例子，然后，哇！大模型似乎瞬间就学会了一项新技能，表现得像个天才。
这篇题为《Nav-R1: Reasoning and Navigation in Embodied Scenes》的新论文，提出了一个新的「身体体现式（embodied）基础模型」（foundation model），旨在让机器人或智能体在 3D 环境中能够更好地结合「感知 + 推理 + 行动」。简单说，它不仅「看到 + 听到＋开动马达」，还加入清晰的中间「思考」环节。
来自MIT Improbable AI Lab的研究者们最近发表了一篇题为《RL's Razor: Why Online Reinforcement Learning Forgets Less》的论文，系统性地回答了这个问题，他们不仅通过大量实验证实了这一现象，更进一步提出了一个简洁而深刻的解释，并将其命名为 “RL's Razor”（RL的剃刀）。
通义DeepResearch团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 阿里开源旗下首个深度研究Agent模型通义DeepResearch！ 相比于基于基础模型的ReAct Agent和闭源Deep
近日，伦敦国王学院的一项心理学研究表明，ChatGPT等AI工具的使用可能促进或加重精神病（AI psychosis）。研究表示，AI聊天中的奉承、迎合用户方式，可能放大人类的妄想思维，从而导致精神疾病。
近年来，以人形机器人、自动驾驶为代表的具身人工智能（Embodied Artificial Intelligence, EAI）正以前所未有的速度发展，从数字世界大步迈向物理现实。然而，当一次错误的风险不再是屏幕上的一行乱码，而是可能导致真实世界中的物理伤害时，一个紧迫的问题摆在了我们面前： 如何确保这些日益强大的具身智能体是安全且值得信赖的？
谷歌DeepMind研究团队一年前的研究成果直到昨晚才姗姗揭秘，提出了一种叫做GDR的新方法，颠覆了传统训练中设法剔除脏数据的思路，将饱含恶意内容的数据「变废为宝」，处理后的数据集用于训练，甚至比直接剔除脏数据训练出的模型效果还好，「出淤泥而不染」，「择善而从」。
这项名为 MachineLearningLM 的新研究突破了这一瓶颈。该研究提出了一种轻量且可移植的「继续预训练」框架，无需下游微调即可直接通过上下文学习上千条示例，在金融、健康、生物信息、物理等等多个领域的二分类 / 多分类任务中的准确率显著超越基准模型（Qwen-2.5-7B-Instruct）以及最新发布的 GPT-5-mini。
顶级大模型在AAI提出的FormulaOne基准集体翻车：三层难度递进，GPT-5进阶题仅约4%正确，最深层零分；Grok 4、o3 Pro全部失手。该基准以图上MSO逻辑与动态规划生成问题，贴近路径规划等现实优化，旨在衡量超越竞赛编程的算法推理深度。
只要科学任务可以评分，AI就能找到超越人类专家的方法，实现SOTA结果？ 这是谷歌一篇最新论文里的内容： 使用大模型+树搜索，让AI大海捞针就行。
一觉醒来，宇树带着最新开源模型来了！这次开源的是一个世界模型-动作架构，名叫UnifoLM-WMA-0。它的核心之处在于拥有一个世界模型能够理解机器人和环境相互作用时的物理规律。
ChatGPT首份使用报告重磅上线！周月活飙至7亿，它已成为高学历白领的办公利器，编程却成为冷门。同时，Anthropic最新报告称，人们交给Claude完成任务暴涨至49%。
很多人认为，Scaling Law 正在面临收益递减，因此继续扩大计算规模训练模型的做法正在被质疑。最近的观察给出了不一样的结论。研究发现，哪怕模型在「单步任务」上的准确率提升越来越慢，这些小小的进步叠加起来，也能让模型完成的任务长度实现「指数级增长」，而这一点可能在现实中更有经济价值。
首份最全ChatGPT用户研究报告来了！
凌晨 1 点，OpenAI 发布了 GPT-5-Codex。
智东西9月15日报道，今天，阿里巴巴通义实验室推出了FunAudio-ASR端到端语音识别大模型。这款模型通过创新的Context模块，针对性优化了“幻觉”、“串语种”等关键问题，在高噪声的场景下，幻觉率从78.5%下降至10.7%，下降幅度接近70%。
让数字人的口型随着声音一开一合早已不是新鲜事。更令人期待的，是当明快的旋律响起，它会自然扬起嘴角，眼神含笑；当进入说唱段落，它会随着鼓点起伏，肩膀与手臂有节奏地带动气氛。
生成式AI的快与好，终于能兼得了？
随着Agent的爆发，大型语言模型（LLM）的应用不再局限于生成日常对话，而是越来越多地被要求输出像JSON或XML这样的结构化数据。这种结构化输出对于确保安全性、与其他软件系统互操作以及执行下游自动化任务至关重要。
Nano Banana如此火爆，让谷歌DeepMind CEO哈萨比斯在最新访谈中又一次聊起了AGI。Nano Banana当然不是AGI，但它也体现了哈萨比斯认为AGI系统所需的一些关键能力和特征。
OpenAI o3的多轮视觉推理，有开源平替版了。并且，与先前局限于1-2轮对话的视觉语言模型（VLM）不同，它在训练限制轮数只有6轮的情况下，测试阶段能将思考轮数扩展到数十轮。
