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OpenAI免费开放ChatGPT Projects，3大功能太香了
今天凌晨3点50，OpenAI宣布向免费版ChatGPT开放Projects（项目）功能。 Projects功能最早发布于2024年的12月14日，也就是「AIGC开放社区」为大家介绍OpenAI连续12天技术直播的第7天。 自发布以来Projects一直是用户最喜欢的功能之一，不过是付费用户的专属，现在终于免费开放了。
AI教父Hinton诺奖演讲首登顶刊！拒绝公式，让全场秒懂「玻尔兹曼机」
2024年12月8日，诺贝尔物理学奖得主Hinton登台，发表了题为《玻尔兹曼机》的演讲。 当时，斯德哥尔摩大学Aula Magna礼堂内座无虚席，全球目光都集聚于此。 他深入浅出地分享了，自己与John Hopfield利用神经网络，推动机器学习基础性发现的历程。
奥数金牌只是序章！OpenAI谷歌彻底打脸预言家，AI巨浪势不可挡
2022年，预言家放言：到2025年，押注90%的概率AI拿不下国际奥数IMO金牌。 然而仅仅两年，OpenAI与谷歌DeepMind双双击碎了悲观预言：LLM不仅提前「封神」摘金，还打破了对AI能力边界的想象。 从语言生成到逻辑推理，从通用能力到专业领域竞技，生成式AI正以惊人的速度越过每一道人类设下的「智力高墙」。
GPT-5又帮陶哲轩解决了一个难题
GPT-5又帮陶哲轩解决了一个难题！ 消息来自陶本人最新动态，他衷心提醒大家：AI能够大显身手的场景再 1——半自动化文献检索。 简单来说，陶正在做的事情，其实就是用AI 数据库比对来帮忙解决数学里的难题。
AI能否像人类一样“按步骤”推理？一项数学证明的答案
在过去几年里，大语言模型（LLM）与深度学习的浪潮席卷了几乎所有计算领域。 从医学诊断到金融建模，从化学分子设计到物理模拟，这些模型在推理任务上的表现一次次刷新了人们的认知。 它们不仅能处理复杂的自然语言，还能跨越模态边界，将图像、语音、代码等信息融会贯通，展现出惊人的“多才多艺”。
一步步教你用 Streamlit + Pydantic AI 搭建深度研究智能体应用
如果你曾经好奇如何通过结合智能的后端 Agent 和流畅的交互式前端来释放人工智能的真正力量，那你来对地方了！ 今天，我们将把你的知识提升到一个新高度，通过将强大的 Pydantic AI 研究 Agent 作为后端，与动态的 Streamlit 界面作为前端进行整合。 AI 的世界发展得快如闪电。
构建AI工作流与智能体的信任：持续评估与优化指南
在人工智能技术飞速发展的当下，开发并部署一款AI驱动的应用已不再是遥不可及的目标。 开发者们耗费数小时打造智能体或复杂工作流，经过有限的手动测试后，便满怀信心地认为其概念可行。 然而，初始测试结束后，故事往往并未迎来圆满结局——许多AI应用被直接部署，随后便陷入“自生自灭”的境地，性能无声且往往灾难性的衰退也自此开始。
Hinton最新警告：杀手机器人或将带来更多战争，最大担忧是AI接管人类
Couric：如果你能把奥特曼和马斯克请到同一张桌子上，你会对他们说什么？ Hinton：我会说：你们很清楚，你们正在开发的东西，很可能把人类毁灭掉。 近期，「AI教父」Geoffrey Hinton，在与《Next Question》主持人Katie Couric对话时，直言不讳地说出了内心对AI安全的忧虑。
推理大模型机制解析！为什么Qwen3要把脑子一分为二？
近期，Qwen3模型的一个重大转变，让整个行业都在重新思考一个根本问题：推理大模型到底应该什么时候思考，什么时候直接给答案？ 这已不再是技术问题，也是关乎AI产品体验的核心议题...Qwen3的"分家"背后：理想很丰满，现实很骨感回到今年4月，Qwen3刚发布时，阿里团队雄心勃勃地推出了"混合思考模式"。 听起来很美好：一个模型既能快速响应简单问题，又能深度思考复杂任务。
UCSD首个智能体浏览器发布！多页面设计，颠覆传统交互
我们早已习惯那排拥挤的标签页，这种线性堆叠在信息发现与跨页整合时不仅加重负担，也制造了高昂的管理成本。 预订旅行酒店便是例子：用户需在多个选项间权衡比较、了解均价，并结合机票与活动随时调整计划，而单页式浏览器迫使用户反复切换界面，频频丢失上下文。 即便是基于传统范式的AI浏览器，如Arc的Dia或Perplexity的Comet，也只是在单页框架下加入了智能体功能。
用“因果规划”解决多智能体协作中的任务依赖难题｜港科广&腾讯
在长周期、多步骤的协作任务中，传统单智能体往往面临着任务成功率随步骤长度快速衰减，错误级联导致容错率极低等问题。 为了应对这些问题，就需要构建具备全局规划与因果依赖管理能力的分布式智能体框架，并在真实游戏中验证效能。 基于此，来自港科广和腾讯的研究团队提出了CausalMACE方法，通过将因果推理机制系统性地引入开放世界多智能体系统，为复杂任务协同提供了可扩展的工程化解决方案。
大模型“记性差一点”反而更聪明！金鱼损失随机剔除token，让AI不再死记硬背
训练大模型时，有时让它“记性差一点”，反而更聪明！ 大语言模型如果不加约束，很容易把训练数据原封不动地复刻出来。 为解决这个问题，来自马里兰大学、图宾根大学和马普所的研究团队提出了一个新方法——金鱼损失（Goldfish Loss）。
Nano Banana官方提示词来了，附完整代码示例
Nano banana正火爆全球，谷歌立马推出官方提示词指南。 下面先进行一些效果展示，看看它的强大之处。 借助Nano-banana、Seedance和Kling，梵高、蒙娜丽莎、戴珍珠耳环的少女都能在纽约中央公园里合照。
语音分离最全综述来了！清华等团队深度分析200+文章，系统解析「鸡尾酒会问题」研究
语音分离领域针对具有挑战性的 “鸡尾酒会问题”，随着深度神经网络 (DNN) 的发展，该领域取得了革命性的进展。 语音分离可以用于独立应用，在复杂的声学环境中提高语音清晰度。 此外，它还可以作为其他语音处理任务（如语音识别和说话人识别）的重要预处理方法。
其实，扩散语言模型在最终解码之前很久，就已确定最终答案
随着扩散语言模型（DLM）在各个领域的快速发展，其已成为自回归（AR）模型有力的替代方案。 与 AR 模型相比，DLMs 的主要优势包括但不限于：高效的并行解码和灵活的生成顺序。 尽管 DLMs 具有加速潜力，但在实际应用中，其推理速度仍慢于 AR 模型，原因在于缺乏 KV-cache 机制，以及快速并行解码所带来的显著性能下降。
从复刻魔术开始，RoboMirage打开了机器人仿真的新世界
在具身智能的发展路径中，如何获得海量且高质量的数据是行业绕不开的核心问题。 如果说大语言模型依赖于互联网规模的语料库，那么具身智能的成长同样需要规模化的交互经验。 现实中，收集这些数据的代价极高：机械臂等硬件部署成本高，单台投入就需数万元，且难以规模化；数据采集环节依赖经验丰富的数采员且耗时漫长。
苹果机器人负责人也被小扎挖走了！浙大校友，任职Meta机器人技术一号位
苹果又失去了四名AI研究员，其中三人是华人。 彭博社长期跟踪苹果公司的古尔曼称，苹果机器人研究小组首席AI研究员Jian Zhang将跳槽到Meta，且消息已获Meta证实。 除了已经实锤的Jian Zhang，古尔曼还爆料，基础模型团队也有三人即将离职。
谈谈AI在石油石化行业应用的几点思考
一、背景2025年8月26日，国务院正式印发了关于深入实施人工智能加行动的意见，提出要充分发挥我国数据资源丰富，产业体系完备，应用场景广阔的优势，加强人工智能与各领域深度融合，助力传统产业转型升级，培育新兴产业发展新动能，推动经济高质量发展，人工智能的快速发展正在对全球经济社会产生深远影响，成为激发经济增长活力和推动高质量发展的新动能。 国家数据局发布的全国数据资源调查报告显示，2024年我国开发或应用人工智能的企业数量同比增长36%，高质量数据集数量同比增长27.4%，有力支撑人工智能训练和应用。 利用大模型的数据技术企业和数据应用企业，同比分别增长57.21%和37.14%。
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