看好了，这才是7家大模型做高考数学题的真实分数。
看好了，这才是7家大模型做高考数学题的真实分数。这两天，很多媒体都在写用AI考高考题的内容。
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7594 点击 2025-06-09 10:48
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这两天，很多媒体都在写用AI考高考题的内容。
上周，AI 视频生成工具 Medeo[1] 发布，用户输入文字描述，它会自动完成拆分镜头、生成脚本、添加音乐和生成视频等一系列操作，当天在我们的朋友圈里引发了小型「刷屏」。
苹果最新大模型论文，在AI圈炸开了锅。 有人总结到：苹果刚刚当了一回马库斯，否定了所有大模型的推理能力。
Test time scaling范式蓬勃发展。推理模型持续快速改进，变得更为高效且价格更为亲民。在评估现实世界软件工程任务（如 SWE-Bench）时，模型以更低的成本取得了更高的分数。以下是显示模型变得更便宜且更优秀的图表。
模型卷得差不多了，AI硬件竞争开启了。Google前脚刚在I/O大会上预告，整合了Gemini AI的Android XR设备即将问世；OpenAI就紧随其后，宣布将以近65亿美元（约合人民币468亿元）的全股权交易方式，收购一家硬件初创公司IO。
即梦AI的图片3.0生图功能更新之后基本是国内图像模型的天花板了，尤其是在日常的设计任务上，基本上人人都能做海报。
国内大厂探索AI变现呈现四类方式：模型产品(订阅)、模型服务(MaaS)、AI功能嵌入主业、算力基础设施。百度、阿里、腾讯、华为处于第一梯队，AI显著拉动营收增长；快手、字节、美图属第二梯队，AI提效主业或打造爆款应用初见成效；科大讯飞、昆仑万维尚处投入期。虽部分路径初步盈利，但巨额研发投入远超当前回报，尚无企业实现AI正现金流，技术投入更多带来市值提升效应。
还在让大模型写高考作文？有本事做高考数学卷子。 又是一年高考时。 这届考生上午刚经历了抽象作文的洗礼，下午又被数学无情创飞。
只要你做过活检，那么你（至少是你的组织样本）就一定经受过病理学家的诊断。正如加拿大多伦多大学的计算机科学家王博（Bo Wang）所说，“病理学是当代医学诊断的基石，在癌症诊断方面尤其如此。”
本文内容整理自 ProtonBase CEO 王绍翾在 AICon 的主题演讲《Data Warebase: Instant Ingest-Transform-Explore-Retrieve for AI Applications》。
他不是天才，博士毕业0顶会论文，却靠着坚持写技术博客，因RLHF「网红」博客文章一炮而红，逆袭成功、跻身AI核心圈！技术可以迟到，但影响力不能缺席。这一次，是写作改变命运。
从ANT视角思考文学、AI与人的三组关系，可以通过“拟-对象”克服“AI替代人类”、工具论等人机关系论中隐藏的二元框架，用合成主义方式化解文学与AI关系背后的“两种文化”之争，从行动者-网络角度重思人与文学关系中文学的终结和新生
通过这份全面指南探索大语言模型(LLMs)的关键概念、技术和挑战，专为AI爱好者和准备面试的专业人士精心打造。
Agent 和扣子一直是大家讨论比较多的话题。但对大部分人而言，这更像是一场围观，而非亲自上场。
注意力机制的「平方枷锁」，再次被撬开！一招Fenwick树分段，用掩码矩阵，让注意力焕发对数级效率。更厉害的是，它无缝对接线性注意力家族，Mamba-2、DeltaNet 全员提速，跑分全面开花。长序列处理迈入log时代！
企业级低代码开发平台Superblocks 的 CEO 布拉德·梅内塞斯认为，下一批价值十亿美元的创业点子几乎就藏在眼前：现有 AI 独角兽企业所使用的系统提示词中。
图神经网络还能更聪明？思维链提示学习来了！
在私营企业中，就通过销售人工智能创收而言，没有哪家公司能超越OpenAI。
该项目来自百家 AI，是北京邮电大学白婷副教授所指导的研究小组， 团队致力于为硅基人类倾力打造情感饱满、记忆超凡的智慧大脑。
本期内容是拾象 CEO 李广密对大模型公司阶跃星辰首席科学家张祥雨的访谈。
Hinton梦想的AI医生要来了！斯坦福哈佛实测：o1以78%正确率超人类 新智元 新智元 2025年06月08日 12:45 北京
仅用6小时，Claude 4就让研究者了解了如何制造神经毒气——这不是小说情节，而是真实事件。更令人担忧的是，Anthropic自身也无法完全评估风险。这是否意味着这家AI巨头的「安全人设」正在崩塌？
多模态检索是信息理解与获取的关键技术，但其中的跨模态干扰问题一直是一大难题。
最近的一篇论文中，来自人大和腾讯的研究者们的研究表明，语言模型对强化学习中的奖励噪音具有鲁棒性，即使翻转相当一部分的奖励（例如，正确答案得 0 分，错误答案得 1 分），也不会显著影响下游任务的表现。
一年一度，腾讯又开始招募顶尖学生了——“星火挑战营”，计划招募60-70人，主要面向高二、高三学生（2025级高考生）。一旦入选，就有机会前往深圳总部，挑战一线产业难题。
当地时间 6 月 4–5 日，在旧金山 St. Regis 酒店，一场没有模型发布的科技峰会，成了硅谷高管们确立AI新底层认知的关键节点。
虽然 AMD 已投入大量资金来加速其 Instinct 数据中心 GPU 的开发，以便与 Nvidia 最强大的 AI 芯片正面交锋，但该公司也大力依赖收购，以便能够提供“端到端 AI 解决方案”。
对于许多开发者来说，每月 20 美元的 Cursor 和 Copilot 已经是“无限量”好用的标配。然而，Anthropic 的 Claude Code 却是个异类。
2024 年初，Monik Pamecha 联合创立 AI 语音初创公司 Toma 时，未曾料想自己会在盛夏时节汗流浃背地穿梭于圣经地带的汽车经销商之间。
问题越常见，所需上下文越少。比如"写个博客网站"这类典型教学案例，模型生成这类代码易如反掌。但面对缺乏训练数据的新颖需求时，你必须精确描述需求、提供API文档等完整上下文，难度会指数级上升。
