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OpenAI放王炸！GPT-5免费无限使用，产品矩阵大整合！
今天凌晨3点，OpenAI首席执行官Sam Altman公布了GPT-4.5和GPT-5的炸裂消息。 Altman表示，OpenAI很快发布GPT-4.5，就是传说中的猎户座模型（Orion），也是最后一个非思维链模型。 接着会整合GPT和O系列两大模型打造一个全新的系统，能自动选择思考和非思考功能，适用于多种任务。
刚刚，奥特曼剧透GPT-4.5、GPT-5重大更新，o3取消独立发布
奥特曼深夜一则推文，在网络上掀起了讨论狂潮。 没有一点点预告，奥特曼亲自公布自家产品路线图，并承认公司最近发布的一些产品有些混乱。 推文透露，OpenAI 的下一步是发布 GPT-4.5，这是其最后一个非思维链 (CoT) 模型。
几个免费使用 DeepSeek 的渠道，告别「服务器繁忙，请稍后再试」
在眼下这个时间点，AI 已经不是什么稀缺资源了，这当然和最近爆火的 DeepSeek 有很大关系，尤其春节那几天，无论是北上广还是小县城甚至农村，无论是985高材生还是村里的叔叔大爷，都用上了 AI 大模型，而且是能力排在第一梯队的大模型，也就是 DeepSeek-R1。 之所以说在这以前，AI 还是稀缺资源，那是因为公认的第一梯队的大模型产品基本上都是国外的，而想要使用国外的产品，对于普通人来说，门槛还是非常高的。 而国内虽然也有不少免费的产品，但是整体来说，还是差点意思的。
AI突破抗药性困境！山大团队融合潜在扩散模型与MD设计新型抗菌肽
编辑 | 2049世界卫生组织预测，到 2050 年，抗生素耐药性感染可能导致每年 1000 万人死亡，超越癌症成为人类健康的首要威胁。 随着抗生素滥用导致的耐药性问题日益严重，开发新型抗菌药物已成为当务之急。 在此背景下，抗菌肽（Antimicrobial Peptides，AMPs）因其广谱抗菌活性和低耐药性特征，被视为下一代抗感染药物的希望之星。
超越思维链？深度循环隐式推理引爆AI圈，LLM扩展有了新维度
不需要特殊训练数据，能处理语言难以形容的任务，3.5B 参数能实现 50B 的性能。 这是一种全新的语言模型架构，能够通过使用循环语言模型在潜在空间中隐式推理，显著提升模型的计算效率，尤其是在需要复杂推理的任务上。 近日，马里兰大学的一篇论文在 AI 研究社区中引发了关注，其提出的语言模型通过迭代循环块来工作，能在测试时展开到任意深度。
DeepSeek并非完美，训练过程存在“深度诅咒”
高性能大模型在训练的过程中通常需要数千个GPU，耗费数月甚至更长时间才能完成一次训练。 这种巨大的资源投入使得模型的每一层都必须高效训练，才能确保算力资源最大化利用。 但大连理工、西湖大学、牛津大学等研究人员对DeepSeek、Qwen、Llama和Mistral研究发现，这些模型的深层在训练过程中表现并不好，甚至可以被完全剪枝而不会影响模型性能。
AI太强，验证码全失效？新南威尔士全新设计：GPT傻傻认不出，人类一致好评
验证码通过利用人类与机器的认知差异实现身份验证。 传统的验证码方案主要依赖文本扭曲[1]、图像分类[2,3]或逻辑推理[4]来区分人类与机器，但随着多模态LLMs(Large Language Model)的发展[5]，这些方法逐渐失效，机器也能达到人类水平的认知。 GPT-4o对简单「文本验证码」的破解成功率超过90%，Gemini 1.5 Pro 2.0[6]能识别带噪声的「reCAPTCHA图像」（成功率50%）；LLMs在「推理验证码」上的表现较差（平均成功率20%），但人类用户的失败率也同样很高。
统一SAM2和LLaVA！字节豆包提出Dense Video多模态大模型Sa2VA
在最近的一篇论文中，来自字节跳动、北京大学等机构的研究者提出了 Sa2VA。 市面上第一个结合 SAM-2 和 LLaVA-like 的视频多模态大模型，结合了 SAM-2 和 LLaVA 的优势，实现了时空细粒度的理解。 论文地址：： 地址：，研究者设计了一套统一的指令微调格式 (Instruction Tuning Pipeline)，整合了五种不同的任务，超过 20 个数据集一起进行联合训练。
淘宝卖DeepSeek安装包一月赚数十万？？？我们免费教你本地部署DeepSeek-R1
当看到这条消息时，机器之心编辑部陷入了集体沉默。 作为一个免费开源的模型，DeepSeek 竟能让倒卖商如此大赚特赚，也着实让人震惊。 而这也从侧面佐证了 DeepSeek 模型引发的本地部署热潮是多么汹涌。
8卡32B模型超越o1预览版、DeepSeek V3，普林斯顿、北大提出层次化RL推理新范式
一．引言推理大语言模型（LLM），如 OpenAI 的 o1 系列、Google 的 Gemini、DeepSeek 和 Qwen-QwQ 等，通过模拟人类推理过程，在多个专业领域已超越人类专家，并通过延长推理时间提高准确性。 推理模型的核心技术包括强化学习（Reinforcement Learning）和推理规模（Inference scaling）。 主流的大模型强化学习算法，如 DPO、PPO、GRPO 等，通常需要在完整的思维链上进行微调，需要高质量数据、精确的奖励函数、快速反馈和在线迭代、以及大量的算力。
全球首个「视频教学」基准！南洋理工、CMU发布Video-MMMU
想象一下，你正在观看吴恩达老师的机器学习课程，视频讲解清晰、动画直观，你很快掌握了核心概念，并能在考试中灵活应用，人类对这个过程再熟悉不过。 那么，如果AI也能这样学习呢？ 图1 Video-MMMU提出知识获取的3大认知阶段这正是Video-MMMU试图回答的核心问题：AI能否通过观看视频获取并应用知识？
Claude团队：用400万条对话分析AI对经济的长期影响
基于400万条Claude真实对话数据，Anthropic重磅发布全新报告！ 在今天，哪些职业用AI最多？ 他们都用AI干什么？
推理模型新路线开源！与DeepSeek截然不同，抛弃思维链不用人类语言思考
开源推理大模型新架构来了，采用与Deepseek-R1/OpenAI o1截然不同的路线：抛弃长思维链和人类的语言，直接在连续的高维潜空间用隐藏状态推理，可自适应地花费更多计算来思考更长时间。 例如问题：Claire每天早餐都会做一个3个鸡蛋的煎蛋卷。 她在4周内会吃多少个鸡蛋？
4500美元复刻DeepSeek神话，1.5B战胜o1-preview只用RL！训练细节全公开
强化学习迎来重大突破！ 近日，来自UC伯克利的研究团队基于Deepseek-R1-Distilled-Qwen-1.5B，通过简单的强化学习（RL）微调，得到了全新的DeepScaleR-1.5B-Preview。 在AIME2024基准中，模型的Pass@1准确率达高达43.1% ——不仅比基础模型提高了14.3%，而且在只有1.5B参数的情况下超越了OpenAI o1-preview！
民警利用 AI 大模型找回 70 名失踪被拐儿童，其中 18 名童年时期无照片
据媒体“新法制报”报道，今年春节前夕，南昌铁路公安处庐山站派出所民警汪挺利用 AI 大模型，将被拐 36 年且无童年照片的刘水泉“带回”了家。
Claude 4要来了？Anthropic发布38页经济指数报告，43%人类工作正被AI取代！
Claude 3.5 Opus无了，Anthropic本周可能会提前放出Claude 4。 网友爆料称，除了Claude 4，还有推理模型也将首亮相，评分全面超越o3。 Anthropic已经沉寂太久了，去年曾被传出内部模型研发受阻。
全球开源大模型榜单揭晓，阿里通义千问独占鳌头
近日，全球最大人工智能开源社区 Huggingface 发布了最新的开源大模型排行榜（Open LLM Leaderboard），结果显示，排名前十的开源大模型全都是基于阿里通义千问(Qwen)开源模型进行二次训练的衍生模型。 这一成就标志着 Qwen 在开源 AI 领域的主导地位，进一步推动了其在全球的影响力。 Open LLM Leaderboard 被广泛认为是当前最权威的开源大模型榜单，测试维度涵盖了多个领域，包括阅读理解、逻辑推理、数学计算及事实问答等。
突发！马斯克 vs 奥特曼，974亿美金收购OpenAI战打响，老马直言奥特曼是“诈骗犯”
💣 重磅炸弹！ 马斯克974亿美元天价求购OpenAI！ 奥特曼直接“泼冷水”：没兴趣，不如我买你X？