值得一提的是，DeepSeek R1作为榜单前十唯一的开源模型排名第三，超越early-grok-3、o3-mini-high、Claude 3.5 Haiku等。

看今天的样子，预训练的丧钟好像真的敲响了。读了AI大神Karpathy的实测感想，更是发现他对AI瓶颈有句微妙而委婉的话是“仿佛回到了两年前”，一切激进的提升，似乎已经终止了。 “今天是OpenAI发布GPT4.5的日子。我已经期待这个版本大约两年了 ...

提示词：创建一个游戏，在这个游戏中，一个弹跳的伊隆头部图片会在整个屏幕上弹来弹去。每次他的头部接触到窗口的内边缘时，他分裂成两个，然后也开始四处漂浮。这些分裂出的头部在碰到墙壁时也应该加倍。图片之间可以碰撞，但不能重叠或重复。请输出一个单一的提示，包 ...

尽管预训练损失变化微弱，下游任务却暴露出隐患。实验显示，在高斯噪音上训练的模型，尽管其相比随机噪音对应模型的NTP loss更低，但在文本分类下游任务中的准确率却下降高达1.5%。这种“损失-性能解耦”现象表明，预训练指标NTP ...

Level 1包含100个单个基本操作，如卷积、矩阵乘法等AI基础构建块。虽然PyTorch调用了经过优化的闭源内核，让LLM超越基线具有挑战性，但如果能生成开源内核，将有重要价值。

OpenAI 正式发布了其最大、最强的聊天模型 GPT‑4.5 研究预览版本。 奥特曼发推称，GPT‑4.5 让他第一次感觉像在与一个有思想的人在交谈，可以从模型那里得到真正好的建议。

在最新发表于《自然·机器智能》的研究中，中国学者胡宇航带领的团队成功让机器人获得了「自我学习」能力：仅凭普通摄像头，就能像孩子观察自己的手脚般理解身体构造，甚至在「受伤」时自主调整和恢复。

今天他们开源了一个名为 3FS（Fire-Flyer File System）的系统。这是一种并行文件系统，它利用现代固态硬盘（SSD）和远程直接内存访问（RDMA）网络的全部带宽，能够加速和推动 DeepSeek 平台上所有数据访问操作。

Phi-4-multimodal基于一种全新的架构，显著提升了效率和可扩展性。它拥有更大的词汇量以改进处理能力，支持多语言功能，并将语言推理与多模态输入相结合。所有这些都集成在一个强大、紧凑且高效的模型中，非常适合在设备端和边缘计算平台上部署。

简单说，系统不再独立处理来自每个摄像头的图像特征，而是首先在多尺度立体网络中合并两个摄像头的特征，然后再进行标记化（Tokenize）处理。 Figure训练了一个 视觉自体感觉模型（visual proprioception model） ...

由世界经济论坛（WEF）与埃森哲（Accenture）合作撰写的报告《AI in Action: Beyond Experimentation to Transform Industry 2025》，探讨了AI在2025年的机遇、采用现状及其未来潜力 ...

同时，CVPR 官方还公布了对此事件的处理结果：经过彻底的调查，项目主席 （PC）决定拒收 19 篇论文；根据之前传达的 CVPR 2025 政策，这些论文原本可被接收，但它们的作者都已被认定为极不负责任的审稿人。