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Google DeepMind再次血洗数学圈！700个地狱级难题被丢进Gemini的熔炉，结果让数学家集体破防：这哪是证明，这分明是「逻辑拆迁」。DeepMind这一波不仅贴脸爆杀了OpenAI，还砸烂了人类所有的优越感。
UC伯克利联合斯坦福提出的Combee，正是为此而来。它把Prompt Learning从低并发、顺序式更新，推进到高并发、分布式经验聚合，并已在ACE和GEPA中完成验证。
近日，麦肯锡发布了关于“生成式人工智能在医疗领域的应用”的报告。报告调研覆盖150家医疗保健机构的领导者，具体包括50家医疗支付方、50家临床医疗机构和50家医疗健康服务与科技企业，覆盖医疗各细分领域，样本具有代表性。
DeepSeek也有自己专属的Coding Agent了。名字简单粗暴，就叫DeepSeek-TUI，作者自称是一名“鲸鱼兄弟”的DeepSeek爱好者。刚刚，这个项目的星标数突然开始骤增，来到了2.3k，还登上了GitHub热榜。
熊晓鸽，阎焱等大佬云集投资黄埔实战研修班 暗战 在2026年4月29日，上海。 一笔看似并不算大的融资，却悄然搅动了整个创投圈水面之下最为汹涌的那股暗流。 AI原生增长Agent公司LeapMind
近日，由普林斯顿大学 Tri Dao（FlashAttention 的一作）和加州大学伯克利分校 Ion Stoica 领导的一个联合研究团队也做出了一个超快的索尼克：SonicMoE。据介绍，SonicMoE 能在英伟达 Blackwell GPU 上以峰值吞吐量运行！并且运算性能超过了 DeepSeek 之前开源并引发巨大轰动的 DeepGEMM。
上个月刚充了 ChatGPT Plus，这个月又买了Cursor Pro，OpenClaw 也研究的差不多了。我们对 AI 的期待，说起来非常简单：给最好的方案、最准确的代码、最精确的回答。
最近，Google Research推出了一个叫Vantage的实验项目，就把这件事给干了。Vantage项目由谷歌联合纽约大学开发，主要设想是利用GenAI模拟团队协作场景，以此来开发和测量被测试者的软技能。
GPT Image 2 凭什么这么强？是扩散模型又迭代了一版？是把 DiT 的参数量从 7B 扩到 20B？是训了更多高质量数据？先给结论：OpenAI 很可能已经不在“纯扩散模型”这条主赛道上了。他们已经把图像生成从“美术课”调到了“语文课”——用一个能读懂指令、能记住上下文、能理解物体关系的 LLM 主导语义规划，至于最后一步的像素生成，可能由扩散组件或其他解码器完成。
五一假期前，AI社区被一篇「GPT-5.5拥有近10万亿参数」的论文刷屏，今天这项研究就被研究者打假了！研究者表示，修正论文中的各种问题后，GPT-5.5的参数很可能约为1.5T。