OpenAI如何以自下而上的文化和行动导向，推动大模型突破？从零到上线仅用7周，Calvin带你走进OpenAI编程智能体Codex的诞生过程，体验高强度冲刺的魔力。
Grok 4 发出之后，风评非常两级。有人大喷特喷，觉得它又贵又不好用。有的则啧啧称神，断言「AGI 已经实现啦」。
强化学习改变了大语言模型的后训练范式，可以说，已成为AI迈向AGI进程中的关键技术节点。然而，其中奖励模型的设计与训练，始终是制约后训练效果、模型能力进一步提升的瓶颈所在。
当前，驱动科学研究的人工智能（AI for Science，AI4S）在单点取得了可观的进展，实现了工具层面的革新，然而要成为「革命的工具」，需要采用「通专融合 AGI」方式。
ChatGPT的对话流畅性、Gemini的多模态能力、DeepSeek的长上下文分析……
三个前沿AI能融合成AGI吗？Sakana AI提出Multi-LLM AB-MCTS方法，整合o4-mini、Gemini-2.5-Pro与DeepSeek-R1-0528模型，在推理过程中动态协作，通过试错优化生成过程，有效融合群体AI智慧。
在我看来，没有空间智能，通用人工智能就不完整。这是“AI教母”李飞飞在最新访谈中对AGI的判断——是的，李飞飞也开始谈论AGI了。
为智谱构建可信的人工智能基础设施注入坚实动能。
清华大学朱军教授团队与 NVIDIA Deep Imagination 研究组联合提出一种全新的视觉生成模型优化范式 —— 直接判别优化（DDO）。
AGI条款变成倒计时炸弹！微软砸下130亿美元，却面临被切断技术授权的风险；OpenAI则在谈判桌上愈发强势。 一篇未公开发表的论文，究竟是让合同条款先爆发，还是AGI能力的「神预言」？
