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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%。
欧洲科技巨头的CEO最新表示，欧洲在人工智能领域展开竞争时并不需要大量建立数据中心，这一说法与上月黄仁勋访欧时提出的说法相悖。当地时间周四（7月3日），德国思爱普公司（SAP）首席执行官柯睿安（Christian Klein）在接受采访时说道：“我们真的需要建五个数据中心再把高性能芯片放进去吗？”
Perplexity近日正式推出其最高级别的订阅计划——Perplexity Max。该计划定价为每月200美元或每年2000美元，主要面向需要进行频繁查询和复杂项目处理的专业用户。Perplexity Max为用户提供了无限调用Perplexity Labs、抢先体验新功能
没等来 DeepSeek 官方的 R2，却迎来了一个速度更快、性能不弱于 R1 的「野生」变体！这两天，一个名为「DeepSeek R1T2」的模型火了！这个模型的速度比 R1-0528 快 200%，比 R1 快 20%。除了速度上的显著优势，它在 GPQA Diamond（专家级推理能力问答基准）和 AIME 24（数学推理基准）上的表现均优于 R1，但未达到 R1-0528 的水平。
DeepSeek-R2，终于要来了？大模型竞技场秘密上线了一个叫steve的神秘模型，在对话中透露自己来自DeepSeek。不过，网友们并不满足于知道steve的厂商，开始讨论起了steve的具体身份。
人设外包，孤单变现
美商务部突然「松绑」，全球EDA三巨头出口中国不再申请许可证。这一重磅消息，为中国芯片设计产业带来了短暂喘息。
当全球目光都聚焦在OpenAI、Anthropic、谷歌、Meta等明星AI公司时，真正靠大模型落地大规模盈利的，却是一家相对不太知名的公司——Palantir。
图灵奖大佬向97年小孩哥汇报，这是什么魔幻剧情？小扎砸143亿请来的「数据标注少年」，已荣升Meta首席AI官。一边是小扎上亿美元年薪offer引进新员工，另一边是Meta老将GPU告急不得不熬夜借卡差点头秃。网友们痛呼：太为Meta FAIR的员工难过了……