简单到难以置信！近日，Google Research一项新研究发现：想让大模型在不启用推理设置时更准确，只需要把问题复制粘贴再说一遍，就能把准确率从21.33%提升到97.33%！
香港大学（The University of Hong Kong）与 Adobe Research 联合发布 Self-E（Self-Evaluating Model）：一种无需预训练教师蒸馏、从零开始训练的任意步数文生图框架。其目标非常直接：让同一个模型在极少步数也能生成语义清晰、结构稳定的图像，同时在 50 步等常规设置下保持顶级质量，并且随着步数增加呈现单调提升。
作者来自 Nanyang Technological University（MMLab） 与 SenseTime Research，提出 Prism Hypothesis（棱镜假说） 与 Unified Autoencoding（UAE），尝试用 “频率谱” 的统一视角，把语义编码器与像素编码器的表示冲突真正 “合并解决”。
据Grand View Research报告，2024年全球AI医疗市场规模约为266.5亿美元（约合人民币1861亿元），预计到2033年将飙升至约5055.9亿美元（约合人民币3.5万亿元），年复合增长率达38.8%。
刚刚，GPT-5.2刷新了一项新纪录！OpenAI联合创始人Greg Brockman发帖称使用GPT-5.2在ARC-AGI-2基准测试上，表现超过了人类基线水平。
在近一年里，Agentic System（代理系统/智能体系统）正变得无处不在。从Open AI的Deep Research到Claude Code，我们看到越来越多的系统不再依赖单一模型，而是通过多模型协作来完成复杂的长窗口任务。
近日，美国华盛顿大学博士生邵如琳和合作团队打造出一个名为 Deep Research Tulu（DR Tulu）的深度研究小助手。使用一次 OpenAI 的 Deep Research 服务可能需要大约 1.8 美元，而 DR Tulu 使用一次的成本却不到 0.002 美元，这几乎是千倍的效率提升，这意味着未来个人或者小团队也能负担得起高质量、高可信度的 AI 研究服务。
近年来，大模型的应用正从对话与创意写作，走向更加开放、复杂的研究型问题。尽管以检索增强生成（RAG）为代表的方法缓解了知识获取瓶颈，但其静态的 “一次检索 + 一次生成” 范式，难以支撑多步推理与长期
别被 2025 年的模型乱战骗了！这可能是一个巨大的误判。 LifeArchitect在上帝视角复盘：当下的喧嚣不过是爆发前的「基建期」。 到2026年，从6T规模的Grok-5到消失在后台的GPT-6，全行业正迎来一场蓄谋已久的「集体解锁」。 真正的换代不再是变聪明，而是像iPhone焊死iOS那样，让AI彻底成为文明的基础设施。
今天，我想以一个 AI 实战派的身份，再次向大家推荐我目前心中“信息核查”的 No.1 工具——Google 搜索 AI 模式（Google Search AI Mode）。为什么是它？Gemini / ChatGPT 们做不到吗？
