最近，一位 X 网友向 OpenAI CEO Sam Altman 提问：「我很好奇，人们在和模型互动时频繁说『请』和『谢谢』，到底会让 OpenAI 多花多少钱的电费？」尽管没有精确的统计数据，但 Altman 还是半开玩笑地给出了一个估算——千万美元。他也顺势补了一句，这笔钱到底还是「花得值得」的。
最近也是好起来了，上周四去杭州参加了字节火山的线下meetup开发者大会。在会议现场亲自体验了他们这次新发布的大模型和产品，整个过程还挺有意思的。视觉模型Doubao-1.5-vision-pro也非常nice
可以生成无限时长的视频生成模型终于来了！
一句话看懂：o3以深度推理与工具调用能力领跑复杂任务，GPT-4.1超长上下文与精准指令执行适合API开发，而o4-mini则堪称日常任务的「性价比之王」。
作为学术研究项目，原加州大学伯克利分校的Chatbot Arena，其网站已成为访客试用新人工智能模型的热门平台，现正转型为独立公司。
o3和o4-mini视觉推理突破，竟未引用他人成果？一名华盛顿大学博士生发出质疑，OpenAI研究人员对此回应：不存在。
“大语言模型的出现比历代任何一次工业革命的影响都大，甚至可能是人类迄今为止最大的一次科技机遇，我不想只当个旁观者。”
GPT-4o更新的端到端多模态模型，让创意端获得前所未有的自由度。
采样多就一定准吗？研究人员用实验告诉你：是的，而且超乎想象！基于采样的搜索不仅能在并行处理中大展身手，还通过隐式扩展让验证更精准。
OpenAI新模型发布后，大家体感都幻觉更多了。甚至有人测试后发出预警：使用它辅助编程会很危险。当大家带着疑问仔细阅读System Card，发现OpenAI官方也承认了这个问题，与o1相比o3幻觉率是两倍，o4-mini更是达到3倍。
