近年来， Scaling Up 指导下的 AI 基础模型取得了多项突破。从早期的 AlexNet、BERT 到如今的 GPT-4，模型规模从数百万参数扩展到数千亿参数，显著提升了 AI 的语言理解和生成等能力。然而，随着模型规模的不断扩大，AI 基础模型的发展也面临瓶颈：高质量数据的获取和处理成本越来越高，单纯依靠 Scaling Up 已难以持续推动 AI 基础模型的进步。
知名博主 Ben Thompson 在使用 Deep Research 后写的一篇 Deep Research and Knowledge Value[1]，谈到了在信息搜索上带来的价值。
绝对能创造价值的地方在于那些拥有一系列客户关系、能提供明确价值，并且愿意足够快地拥抱人工智能，从而不会被颠覆者取代的公司。
OpenAI刚刚发布SWE-Lancer编码基准测试，直接让AI模型挑战真实外包任务！这些任务总价值高达100万美元。有趣的是，测试结果显示，Anthropic的Claude 3.5 Sonnet在「赚钱」能力上竟然超越了OpenAI自家的GPT-4o和o1模型。
又一个AI硬件夭折了！爆火的Ai Pin曾获奥特曼投资，号称要革iPhone的命，如今却被曝出退货量超出销量，Humane公司以1.16亿美元被惠普收购。
Sam Altman 又当了一回谜语人。2 月 16 日，他宣布更新了我们的老朋友 GPT-4o，却没说细节。
离开OpenAI后，他们俩把ChatGPT后训练方法做成了PPT，还公开了～
OpenAI前CTO Murati离职后，终于官宣新动向！她创立的「思考机器实验室」汇聚了OpenAI、谷歌DeepMind等顶尖AI人才，包括OpenAI联合创始人Schulman、前安全副总Lilian Weng等。
今天凌晨，一个创业消息引爆了整个 AI 社区：一家名为 Thinking Machines Lab 的新创业公司建立了，而其背后有一个堪称有史以来最豪华的大模型创业团队阵容。
GPT-4o悄悄更新版本，在大模型竞技场超越DeepSeek-R1登上并列第一。
