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字节版Operator抢跑OpenAI? 直接免费开源， 网友：怒省200美元！
一线大模型，正在全面进入智能体时代。 1 月 24 日凌晨 2 点，OpenAI 面向月供 200 美元的 ChatGPT Pro 用户发布了自家的 Computer Use 智能体：Operator。 OpenAI 甚至给 Operator 开设了单独的产品界面，将它视为与 ChatGPT、Sora 并列的关系，这也符合 Sam Altman、黄仁勋、扎克伯格等科技大佬对于「2025 年将是 AI 智能体之年」的趋势判断。
顶级AI智能体不会社交，创业远不如人类！CMU等：最多完成24%任务
如今，基于大模型的智能体，已经能完成许多在几年前还无法想象的任务，进步的速度是如此之快，以至于有些人甚至声称，在接下来的几年内，大多数人类劳动可能都可以实现自动化。 然而近日CMU、杜克大学等机构发表的一项研究却给这一期待泼了一盆凉水。 智能体运营公司还不可行论文链接： Agent Company，与人类员工类似，智能体需要执行软件开发、项目管理、财务分析等典型的商业环境中的任务。
全球掀DeepSeek复现狂潮！硅谷巨头神话崩塌，30刀见证啊哈时刻
这些天，硅谷彻底处于中国公司带来的大地震余波中。 全美都在恐慌：是否全球人工智能的中心已经转移到了中国？ 就在这当口，全球复现DeepSeek的一波狂潮也来了。
AI 重塑运维：基于 Spring AI 的 Docker 自然语言管理实践
MCP (Model Context Protocol) 是一个创新的开源协议，它的核心目标是彻底简化 AI 应用程序的开发流程。 通过提供标准化的通信接口，MCP 在 AI 模型与应用程序上下文之间搭建了一座智能桥梁，让开发者能够更加高效地构建和部署 AI 驱动的应用。 MCP Docker 服务器使用指南 图片在容器化技术日益普及的今天，Docker 的管理和运维工作往往需要掌握大量的命令和配置知识。
世界模型再进化！博士AdaWM：自适应世界模型规划新SOTA
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 论文链接：：基于自适应世界模型的自动驾驶规划。 基于世界模型的强化学习（RL）已经成为一种有前景的自动驾驶方法，它学习潜在动态模型并且用其训练规划策略。
重构的道法术器：探讨AI智能对工具的影响
经过影片出租店的完整演练，对这样一个如麻雀般完整而小的遗留项目展开重构，使得我们对重构建立了一个整体的印象，也有利于我们将前面介绍的各种重构知识串联起来，现在，有必要对整个重构做一次复盘。 为了帮助大家更好地理解重构，我认为可以从道、法、术、器这四个层次做一番总结。 图片道是万物变迁循环中亘古不变的规律，是自然环境、事物的自然规律和发展方向。
人类最后一次考试，AI惨败正确率＜10%！数百顶级专家联手出题，DeepSeek竟是王者
捍卫「人类智慧」最后一战!刚刚，Scale AI和Center for AI Safety（CAIS）公布了「人类最后一场考试」结果！ 新基准全称「人类最后一次考试」（Humanity’s Last Exam），简称「HLM」，包含3000个问题，由数百位领域专家开发，用于追寻人类知识推理的边界。 目前，最好的模型，准确率也小于10%，而且自信「过头」。
曝DeepSeek让Llama4未发布已落后！小扎坐不住了：2025预算4000亿起步，年底AI算力将达130万卡
Meta这次真的坐不住了，计划在AI上继续加码！ 匿名员工爆料，黑马DeepSeek的出现，让Llama 4还未发布就已经落后，Meta慌了。 就在这一消息沸沸扬扬时，小扎放出消息，2025年继续扩大AI投资。
DeepSeek-R1持续震撼硅谷：跻身竞技榜前三，创始人梁文锋采访被“拿放大镜”看
“神秘东方力量”DeepSeek给硅谷带来的影响，还在不断泛起涟漪——刚刚，DeepSeek-R1跻身大模型竞技榜前三。 以开源、便宜20倍的“身价”与ChatGPT-4o（2024.11.20）并列。 在复杂提示词/风格控制榜单上，R1位列第一。
CS本科就业寒冬来袭！名校24届就业率被曝不足50%，企业宁用AI不招应届生
前段时间，UC伯克利CS本科生毕业即失业，以及焦虑的AI博士们在顶会现场后悔读博的故事，曾引起了业界的广泛关注。 今天，一条知乎热搜，再次引起了全网热议。 （图片经过处理）有传言称，某高校计算机学院的24届本科生，就业不足50%，低于全校平均水平。
让AI成为你的React代码专家的3个秘诀
深夜，我盯着眼前庞大的React项目，一行行代码仿佛在跳动。 作为一名全栈开发者，我深知重构这样的项目将耗费无数个不眠之夜。 然而，当我尝试让AI协助修改代码时，却屡屡遇到挫折：组件太复杂导致AI理解困难，代码结构混乱让AI无从下手，项目依赖关系复杂使得AI难以准确推断......如何让AI真正成为我们的得力助手？
Siri迎来救星?苹果资深元老空降AI部门，力求重塑AI竞争力
苹果公司正全力加速其人工智能（AI）的研发进程，以期重回行业领先地位。 为实现这一目标，苹果进行了重要的人事调整，资深执行副总裁Kim Vorrath被调任至人工智能与机器学习部门，担任AI主管John Giannandrea的首席副手。 Vorrath以其卓越的问题解决能力和推动重大项目成功的经验而闻名，此次调任被视为苹果加强AI团队，并重塑其AI竞争力的关键举措。
免费体验：微软 Copilot 开放“深度思考”，你的专属 AI 策略顾问
科技媒体 Windows Latest 昨日（1 月 24 日）发布博文，报道称微软正开始邀请 Copilot 用户，免费体验“深度思考”（Think Deeper），会花费更多时间分析问题，并逐步剖析推理生成更详细、更符合用户需求的答案。
满血o3即将推出，OpenAI的Q1还有硬货！首席产品官：o1 Pro不可能一直傻乎乎地亏钱！今明两年不会推出机器人
出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）前天，OpenAI最大的产品经理，首席产品官Weil刚剧透智能体Q1就发出。 一转头，今天就把Operator推出来了？ ？
“人类终极考试”基准测试发布：顶级 AI 系统表现惨淡，回答准确率均未超 10%
非营利组织“人工智能安全中心”（CAIS）与提供数据标注和 AI 开发服务的公司 Scale AI 联合推出了一个名为“人类终极考试”（Humanity's Last Exam）的新型基准测试，旨在评估前沿 AI 系统的综合能力。这一测试因其极高的难度引起关注。
颠覆LLM格局！AI2新模型OLMo2，训练过程全公开，数据架构双升级
最近，非营利研究机构AI2上新了OLMo2系列模型，他们称之为「迄今为止最好的完全开源模型」。 OLMo 2系列包含7B和13B两个型号，相比如Llama 3.1和Qwen 2.5等开源模型达到了同等甚至更优的性能，同时FLOPS计算量更少，在性能和计算效率之间取得了极佳的平衡，为开源LLM开辟了新的可能性。 不同大小开源模型的性能对比，OLMo 2的表现优于同参数规模模型在多个下游任务上，OLMo 2展现出了强大的泛化能力和适应能力。
六大维度，LLM「问题生成」首次正面PK人类！伯克利等发布最新研究
长期以来，问题生成（Question Generation）任务都是根据「给定事实」来编写各种相关问题，已经发展出了很多自动化的方法。 大型语言模型（LLM）的兴起，极大提升了各种自然语言处理（NLP）任务的性能，其中也包括问题生成，虽然应用广泛，但还没有研究讨论过「用LLMs生成问题的特点」。 没有额外提示约束时，LLMs是更倾向于生成较长还是较短的问题？
OpenAI首个智能体Operator大测评，你也能拥有24小时私人管家！
演唱会抢票终于不用自己蹲守了，公司订餐也可以直接「无脑托管」，这就是OpenAI今天发布的Operator。 顾名思义，Operator就是能帮你端到端处理任务的AI智能体。 比较有趣的是，OpenAI针对Operator新开了一个网页operator.chatgpt.com，而不是像之前发布的功能都直接统一内置在ChatGPT中。