大模型的发展正在遭遇瓶颈。随着互联网文本数据被大规模消耗，基于数字世界训练的AI模型性能提升速度明显放缓。与此同时，物理世界中蕴藏着数字世界数百倍甚至千倍的多模态数据，这些数据远未被有效利用，成为AI发展的下一个重要方向。
AI模型用于工业异常检测，再次取得新SOTA！
科学家用AI重构《死海古卷》时间线，震撼圈内！最新研究显示，《但以理书》《传道书》部分古卷实际成书更早，甚至揭示了圣经作者线索。AI模型Enoch结合碳14定年与笔迹分析，首创AI定年方法，大幅超越传统古文字学。
如果你正在开发Agent产品，一定听过或用过Mixture-of-Agents（MoA）架构。这个让多个AI模型协作解决复杂问题的框架，理论上能够集众家之长，实际使用中却让人又爱又恨：
OpenAI模型命名混乱没规律，以至于打开ChatGPT后，好多人都不知道到底该用哪个模型来完成任务。
在建筑行业中，管理人员很容易与现场实际情况脱节。他们需要同时处理多项任务，包括掌握成本动态、与所有利益相关方沟通，以及评估与承包商账单和绩效等方面相关的风险。
当前顶尖AI模型是否真能“看懂”物理图像？
最顶尖的AI模型，做起奥数题来已经和人类相当，那做物理题水平如何呢？港大等机构的研究发现：即使GPT-4o、Claude 3.7 Sonnet这样的最强模型，做物理题也翻车了，准确率直接被人类专家碾压！
人工智能正以前所未有的速度改变世界，但其背后的核心机制，远不止于复杂的算法和算力堆叠。本文从神经科学先驱约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）的研究出发，追溯深度学习的发展脉络，揭示一个令人意想不到的事实：许多现代AI模型的理论基础，源自上世纪物理学家研究磁性材料时提出的“自旋玻璃”模型。
当OpenAI、谷歌还在用Sora等AI模型「拍视频」，英伟达直接用视频生成模型让机器人「做梦」学习！新方法DreamGen不仅让机器人掌握从未见过的新动作，还能泛化至完全陌生的环境。利用新方法合成数据直接暴涨333倍。机器人终于「做梦成真」了！
