OpenAI 正在逐渐偏离 AGI 吗？最近在 Reddit 上有个热帖引发了不少讨论。作者回忆起最初的 ChatGPT，只需要随意聊几句，他就能揣摩你的意图，给出启发性的回答。
诺奖得主哈萨比斯直击AI痛点：当前LLM远非博士级智能，仅在特定领域闪光，却缺乏全面性和一致性。真正的AGI，还需1-2项关键突破，等待有5-10年。
医生确诊主动脉夹层要花四个多小时，而AI却只用了1.7小时。现在，GPT-5则更厉害——不只是更快，还能像医生那样推理。它会把零散的病历、化验和影像梳理一遍，生成一条完整的诊断链，从而得出准确的判断。
想象一下，如果 ChatGPT 等 AI 大模型在生成的时候，能把自己不确定的地方都标记出来，你会不会对它们生成的答案放心很多？
GPT-5真不愧是博士水平的AI！
打开手机，让 AI Agent 自动帮你完成订外卖、订酒店、网上购物的琐碎任务，这正成为智能手机交互的新范式。
人类一眼就能看懂的文字，AI居然全军覆没。
刚刚结束的OpenAI黑客松上，全球共有六支团队冲进榜单。他们探索了GPT-5在营销活动、时尚AI、电子表格、电脑代理、知识学习、智能电网等场景的应用极限。
OpenAI好不容易发了篇新论文，还是给GPT-5挽尊？
在大模型的竞赛中，参数规模往往被视为性能的决定性因素。但近期，Liquid AI 的研究团队提出了一个不同寻常的案例：一个仅有 3.5 亿参数的模型，经过微调后，竟能在中短上下文的实时日语英语翻译任务上，与 GPT-4o 竞争。
