一般人准确率89.1%，AI最好只有13.3%。在新视觉基准ClockBench上，读模拟时钟这道「小学题」，把11个大模型难住了。为什么AI还是读不准表？是测试有问题还是AI真不行？
几十G的大模型，怎么可能塞进一台手机？YouTube却做到了：在 Shorts 相机里，AI能实时「重绘」你的脸，让你一秒变身僵尸、卡通人物，甚至瞬间拥有水光肌，效果自然到分不清真假。
Meta超级智能实验室的首篇论文，来了—— 提出了一个名为REFRAG的高效解码框架，重新定义了RAG（检索增强生成），最高可将首字生成延迟（TTFT）加速30倍。
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。
英伟达也做深度研究智能体了。
过去几年，大语言模型（LLM）的训练大多依赖于基于人类或数据偏好的强化学习（Preference-based Reinforcement Fine-tuning, PBRFT）：输入提示、输出文本、获得一个偏好分数。这一范式催生了 GPT-4、Llama-3 等成功的早期大模型，但局限也日益明显：缺乏长期规划、环境交互与持续学习能力。
SpikingBrain借鉴大脑信息处理机制，具有线性/近线性复杂度，在超长序列上具有显著速度优势，在GPU上1M长度下TTFT 速度相比主流大模型提升26.5x， 4M长度下保守估计速度提升超过100x；
在大型语言模型（LLM）进行数学题、逻辑推理等复杂任务时，一个非常流行且有效的方法叫做 “自洽性”（Self-Consistency），通常也被称为“平行思考”。
OpenAI又要成立新团队了！
