在 ChatGPT 爆火两年多的时间里，大语言模型的上下文窗口长度基准线被拉升，以此为基础所构建的长 CoT 推理、多 Agent 协作等类型的高级应用也逐渐增多。
OctoTools通过标准化工具卡和规划器，帮助LLMs高效完成复杂任务，无需额外训练。在16个任务中表现优异，比其他方法平均准确率高出9.3%，尤其在多步推理和工具使用方面优势明显。
就在刚刚，OpenAI 发布了一系列专为构建 AI Agents 设计的新工具和 API，帮助开发者更容易创建能自动完成任务的 AI Agents（智能体）。
在32道高等数学测试中，LLM表现出色，平均能得分90.4(按百分制计算)。GPT-4o和Mistral AI更是几乎没错！向量计算、几何分析、积分计算、优化问题等，高等AI模型轻松拿捏。研究发现，再提示（Re-Prompting）对提升准确率至关重要。
ChatGPT 平地一声雷，打乱了很多人、很多行业的轨迹和节奏。这两年模型发布的数量更是数不胜数，其中文本大模型就占据了 AIGC 赛道的半壁江山。关注我的家人们永远都是抢占 AI 高地的冲锋者。
OpenAI的模型搞得太多太凌乱，官方自己都看不下去了。
AI竟能精准模拟博士生资格考试？只需将评委的履历和论文输入ChatGPT，就能创建数字形象，模拟面试问题，顺利通过考试。
CMU团队用LCPO训练了一个15亿参数的L1模型，结果令人震惊：在数学推理任务中，它比S1相对提升100%以上，在逻辑推理和MMLU等非训练任务上也能稳定发挥。更厉害的是，要求短推理时，甚至击败了GPT-4o——用的还是相同的token预算！
一直以来，AI 领域的研究者都喜欢让模型去挑战那些人类热衷的经典游戏，以此来检验 AI 的「智能程度」。
继DeepSeek 之后，一款由国内开发的通用AI Agent产品也引发热议——
