OpenAI骑脸输出！仅5分钟，把GPT-5.6塞进Claude老家
OpenAI骑脸输出！仅5分钟，把GPT-5.6塞进Claude老家OpenAI高管亲自下场，教开发者5分钟极速「策反」Claude Code，这波贴脸开大太狠了。
来自主题: AI技术研报
7643 点击 2026-07-13 16:02
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OpenAI高管亲自下场，教开发者5分钟极速「策反」Claude Code，这波贴脸开大太狠了。
最近刷小红书，总能刷到 ChatCut。
AI 生图最难的地方，早就从「生成一张好看的图」变成了「把那张差一点的图改对」。
这一天天的，OpenAI的安全负责人怎么接二连三地跑路啊…
不教AI认手,而是从视频世界模型里直接「读」出双手:三大基准SOTA,让百万小时野生视频第一次能变成机器人的操作教材。
“这个问题不用解决，你也可以拿到非常好的offer！”
奖励模型（Reward Model, RM）是大语言模型对齐的核心组件，负责为模型输出提供符合人类偏好的评价信号。现有方法各有短板：标量判别式 RM 高效稳定但可解释性有限；生成式 judge 能给出判断理由，却需为每个样本生成长 reasoning，token 与延迟开销显著。
在过去二三十年的互联网发展中，个性化推荐几乎一直是平台的核心能力之一。打开视频 app，平台决定你接下来会刷到什么视频；打开购物软件，平台预测你可能会购买什么商品；打开短视频 app，平台根据你的浏览、点赞、停留和互动，不断优化信息流。某种意义上，现代互联网的用户体验本身就是由推荐系统塑造的。
人类可以在一生中持续学习新知识，而不会轻易遗忘已有技能。然而对 AI 模型而言，这恰恰是一道极具挑战性的难题：每当模型学习新任务时，参数更新往往会覆盖历史知识，产生经典的 “灾难性遗忘” 难题。持续学习（Continual Learning）正是为突破这一瓶颈而生的研究方向。
过去几年，大语言模型几乎成为了AI的代名词。从ChatGPT到Google DeepMind推出的Gemini，从Anthropic开发的Claude到中国的DeepSeek，人们讨论更多的是聊天机器人、推理能力和生成内容。但如果问Google DeepMind CEO、2024年诺贝尔化学奖得主Demis Hassabis（下简称“哈萨比斯”）