奥特曼又又又又口出狂言了。在印度 Express Adda 的论坛上，Sam Altman 聊了很多 AI 话题，从 AGI 到中美 AI 竞争，再到数据中心用水问题。但最火的那段，是他回应 AI 能耗批评时说的：「人们总谈训练 AI 模型需要多少能源……但训练人类也需要大量能源，得花 20 年时间，消耗那么多食物，才能变聪明。」
a16z 昨天发了一张图，把 GLM-5 和 Claude Opus 4.6 并排标注在 Artificial Analysis Intelligence Index 的时间线上。原文的说法是： A proprietary model (Claude Opus 4.6) is still the 'most intelligent,' but the gap between
最近Cursor 发布了 Composer 1.5。这一版把强化学习规模扩大了 20 倍，后训练计算量甚至超过了基座模型的预训练投入。还加了 thinking tokens 和自我摘要机制，让模型能在复杂编程任务里做更深度的推理。
在很多大模型和 Agent 的训练里，最常见的一种做法就是只看结果：最后答案对了就给奖励，错了就当 0 分。 在单轮问答里，这样「只看结果」还勉强能用；可一旦换成 Agent 这种要多轮对话、搜索、刷
来自阿里高德的一篇最新 ICLR 2026 中稿论文《Everything in Its Place: Benchmarking Spatial Intelligence of Text-to-Image Models》提出了面向文生图空间智能的系统性评估基准 SpatialGenEval，旨在通过长文本、高信息密度的 T2I prompt 设计，以及围绕空间感知
GUI 智能体最近卷到什么程度了？Claude、OpenAI Agent 及各类开源模型你方唱罢我登场，但若真想让 AI 成为 「能在手机和网页上稳定干活的助手」，仍绕不开三大现实难题：
现有 VLA 模型的研究和基准测试多局限于家庭场景（如整理餐桌、折叠衣物），缺乏对专业科学场景（尤其是生物实验室）的适配。生物实验室具有实验流程结构化、操作精度要求高、多模态交互复杂（透明容器、数字界面）等特点，是评估 VLA 模型精准操作、视觉推理和指令遵循能力的理想场景之一。
机器之心编译 如果把人生看作一个开放式的大型多人在线游戏（MMO），那么游戏服务器在刚刚完成一次重大更新的时刻，规则改变了。 自 2022 年 ChatGPT 惊艳亮相以来，世界已经发生了深刻变化。在
谷歌在 7.5 亿月活的 Gemini 中上线了 AI 音乐生成功能，输入一句话或一张照片，几秒就能得到一首带人声和歌词的完整歌曲。背后是 DeepMind 最新的 Lyria 3 模型，训练数据超 200 万首曲目。对 Suno 等 AI 音乐创业公司而言，竞争从此不再只是比模型，更是要比入口。
近日，微软Bing Ads与DKI团队发表论文《AdNanny: One Reasoning LLM for All Offline Ads Recommendation Tasks》，宣布基于DeepSeek-R1 671B打造了统一的离线推理中枢AdNanny，用单一模型承载所有离线任务。这标志着从维护一系列任务特定模型，转向部署一个统一的、推理中心化的基础模型，从
