在某种程度上，GPT-5可以被视作是o3.1。 该观点出自OpenAI研究副总裁Jerry Tworek的首次播客采访，而Jerry其人，正是o1模型的主导者之一。
随着大型语言模型（LLM）朝着通用能力迈进，并以通用人工智能（AGI）为最终目标，测试其生成问题的能力也正变得越来越重要。尤其是在将 LLM 应用于高级编程任务时，因为未来 LLM 编程能力的发展和经济整合将需要大量的验证工作。
在技术飞速更新迭代的今天，每隔一段时间就会出现「XX 已死」的论调。「搜索已死」、「Prompt 已死」的余音未散，如今矛头又直指 RAG。
多模态大模型在根据静态截图生成网页代码（Image-to-Code）方面已展现出不俗能力，这让许多人对AI自动化前端开发充满期待。
在机器人学习领域，提升基于生成式模型的控制策略（Policy）的性能通常意味着投入巨额成本进行额外的数据采集和模型训练，这极大地限制了机器人能力的快速迭代与升级。面对模型性能的瓶颈，如何在不增加训练负担的情况下，进一步挖掘并增强现有策略的潜力？
想象这样一个场景： 一个AI智能体在帮你处理邮件，一封看似正常的邮件里，却用一张图片的伪装暗藏指令。AI在读取图片时被悄然感染，之后它发给其他AI或人类的所有信息里，都可能携带上这个病毒，导致更大范围的感染和信息泄露。
该研究首次提出了含可移动物体的 3D 场景中，基于文本的人 - 物交互生成任务，并构建了大规模数据集与创新方法框架，在多个评测指标上均取得了领先效果。
1.58bit量化，内存仅需1/10，但表现不输FP16？ 微软最新推出的蒸馏框架BitNet Distillation（简称BitDistill），实现了几乎无性能损失的模型量化。
近日，来自阿联酋穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学 MBZUAI 和保加利亚 INSAIT 研究所的研究人员发现一个针对大模型单次推理的“法诺式准确率上限”，借此不仅揭示了单次生成范式的根本性脆弱点，也揭示了“准确率悬崖”这一现象。
具身智能落地迈出关键一步，AI拥有第一人称与第三人称的“通感”了！
