就在今天，OpenAI正式宣布推出GPT-Rosalind，一款专为生物学和药物研发打造的垂直领域推理模型！它旨在加速从基础生物学、药物发现到转化医学的整个研究流程，解决新药研发周期长、流程复杂等核心痛点。
大模型写代码这件事，越来越像「既能写片段，又离真实工程差一截」。
AI模型只看了一串纯数字序列，就能继承另一个模型的危险偏好，即使删掉敏感词没有用，合成数据时代最隐蔽的安全裂缝，被撕开了。
两眼一睁，Claude又更新了。Anthropic发布新一代旗舰大模型Claude Opus 4.7。该模型在高级软件工程方面相比Opus 4.6有显著提升，尤其在处理最复杂的任务时提升明显；高分辨率图像处理能力大幅提升，是此前Claude模型的3倍以上
大模型写代码这件事，越来越像「既能写片段，又离真实工程差一截」。
巨头亚马逊，也深度入局生命科学了。
当大模型训练进入深水区，竞争的关键已经不再只是「模型参数怎么调」，而逐渐转向一个更核心、也更难系统解决的问题：模型在训练过程中究竟看到了什么数据、以什么比例看到、哪些样本应该被更频繁地学习。
当大模型训练进入深水区，竞争的关键已经不再只是「模型参数怎么调」，而逐渐转向一个更核心、也更难系统解决的问题：模型在训练过程中究竟看到了什么数据、以什么比例看到、哪些样本应该被更频繁地学习。
在选择使用大模型 (LLM) 时，除了模型性能强弱，价格也是一个重要指标。人们通常会用大模型的 API 定价更贵或更便宜，来比较模型的价格高低。但事实上，定价低的模型真的比定价高的模型使用起来更便宜吗？
代码大模型会写代码，这件事已经不新鲜了。
