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AI生成论文泛滥成灾，arXiv平台看不下去了—— 紧急升级审核机制，用自动化工具来检测AI生成内容。 Nature最新发现，原来每年竟然都有2%的论文会因为AI使用被拒？！ 比如像，bioRxiv和medRxiv每天都要拒绝十多篇公式化AI手稿，每个月就高达7000多份。
前沿 AI 模型真的能做到博士级推理吗？ 前段时间，谷歌、OpenAI 的模型都在数学奥林匹克（IMO）水平测试中达到了金牌水准，这样的表现让人很容易联想到 LLM 是不是已经具备了解决博士级科研难题的推理能力？
GPT-5发布以来，路由架构是最受关心的部分之一。它不仅实现了多个模型统一调度，而且还藏着奥特曼的诸多小心思。比如成本更可控、悄悄识别意图插入广告等。
我们越来越接近AGI——至少看起来是这样。时间表从50年压缩到5年，更有大佬预测2026、2028年。可与此同时，AI在ARC测试的得分却是0%，在人类基本能力上依然像个新手。我们是不是太早以为，它已经准备好了？
OpenAI 在 AI 领域引领了一波又一波浪潮，想必很多人好奇，这些创新背后的研究人员是如何通过面试的？ 尤其是现在，OpenAI 已经成为全球最受瞩目的 AI 公司之一，吸引了无数顶尖人才投递简历。想要加入这个团队，着实不容易。
你是不是也有这种感觉——iPhone 虽然年年更新，但在 AI 时代，苹果好像慢了半拍？先别急，在苹果秋季发布会靠近时，苹果内部正在掀起另一套关乎 AI 的硬件革命。
在复杂的城市场景中，HERMES 不仅能准确预测未来三秒的车辆与环境动态（如红圈中标注的货车），还能对当前场景进行深度理解和问答（如准确识别出 “星巴克” 并描述路况）。
GPT-5和“还我GPT-4o”的风波，闹得沸沸扬扬。 今天，奥特曼还有一次认怂了，不仅调了UI，还把o3这些老模型还了回来。
就在刚刚，昆仑万维发布了 Mureka V7.5，一个专门为中文升级的音乐大模型。
现在这个时代，啥都讲究一句话生成。一句话P图、一句话写文案、生成画作、音乐、视频… 不过这些，在今天的想法面前，都显得有些弱了。