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大模型好不容易学会数r，结果换个字母就翻车了？ 而且还是最新的GPT-5。 杜克大学教授Kieran Healy表示，自己让GPT-5数了数blueberry里有几个b，结果GPT-5斩钉截铁地回答3个。
27M小模型超越o3-mini-high和DeepSeek-R1！推理还不靠思维链。 开发者是那位拒绝了马斯克、还要挑战Transformer的00后清华校友，Sapient Intelligence的创始人王冠。
果然只要坚持每天测Agent， 总能开出金的。Agent们好用但不便宜，有没有那种不烧积分，一句话就能定制多个智能体的Agent开发平台呢？今天就有了！
1997年，Wolfgang Maass于Networks of spiking neurons: The third generation of neural network models一文中提出，由脉冲神经元构成的网络——脉冲神经网络（SNN），能够展现出更强大的计算特性，会成为继人工神经网络后的“第三代神经网络模型”[6]。
引言：越过AGI喧嚣，生产力正呼唤“成果交付型”AI
2025年7月21日，斯坦福大学学习加速器（Stanford Accelerator for Learning）发布名为《AI+学习差异：设计无边界的未来》（AI+ Learning Differences: Designing a Future with No Boundaries）白皮书，强调AI可以成为支持有学习差异的学生的有力工具，但前提是其开发要以他们的需求和意见为核心。
在正式走近ChatGPT Agent之前，让我们介绍一下这次谈话的几位主角，他们分别是OpenAI团队核心成员Isa Fulford、Casey Chu和孙之清。我们团队分别开发了Operator和Deep Research，在分析用户请求时发现，Deep Research的用户非常希望模型能够访问需要付费订阅的内容或有门槛的资源，而Operator恰好具备这种能力。
2025年6月11日，礼来和Juvena Therapeutics达成了一项超6.5亿美元的合作协议。根据协议，礼来获得针对多个靶点的主要候选药物的独家许可，并将在Juvena达到特定里程碑后，决定是否推进某个项目，一旦礼来决定推进，其团队将负责所有后续的研发和商业化。
如何让AI像人一样，仅凭少量演示，就能稳健适应复杂多变的真实场景？ 美国东北大学和波士顿动力RAI提出了HEP（Hierarchical Equivariant Policy via Frame Transfer）框架，首创“坐标系转移接口”，让机器人学习更高效、泛化更灵活。
就在刚刚，OpenAI最新发布来了，ChatGPT Agent正式对外亮相。这是一个把“想”和“干”统一了的智能体，之前深度研究的思考和分析能力，Operator的操作执行能力，在ChatGPT Agent实现了统一。