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一位物理学博士Kabasares做了个测试。他说，只用了大概6次提示，o1直接就给出了一段能跑的Python代码，内容正好匹配他那篇研究论文“方法”部分的描述。当然，AI生成的代码框架，模拟了他的实际代码功能，但用的是“合成数据”，并非真实的天文观测数据。不过，能在这么短时间里输出一段逻辑完整的复杂

距离AlphaFold 3亮相已经过去了四个月，但说实话，由于代码没公开、访问次数还限得死死的，外界对它的原理、机制和实际效用，依然知道得不多。DeepMind团队说过，要等发布六个月后，也就是今年11月才会开源。 前两天，三位牛津学霸放出的复现版本也只完成了第一阶段，目前只能预测蛋白质，还无法延伸

疯狂对标OpenAI，智谱AI要背水一战DoNews·2024-09-18 20:50关注智谱AI的突围战注定是一场漫长的旅程。智谱AI战略融资北京市2019-06AI知识智能技术开发商36氪报道企业服务瞪羚企业高新技术企业科技型中小企业近日，AI大模型“独角兽”智谱AI以200亿元的投前估值，完成

数据中心的建设难度，可能远超大多数人的想象。它不只是买块地、搭点钢铁那么简单——配套的电力和水资源需求，常常让选址变得异常严苛。建设周期漫长不说，投入的资金也是天文数字。 正因如此，红杉资本的美国合伙人David Cahn曾指出一个关键点：“基建效率”的重要性，甚至可能超过了“研究突破”本身。毕竟，

有网友因此发出感慨：就在不久前，OpenAI 将 o1-mini 的推理速度提升了 7 倍，每日可用额度达到 50 条；而 o1-preview 则调整为每周 50 条。计算量可节省 4 倍谷歌 DeepMind 的这篇论文标题直击要害：优化大语言模型在测试时的计算资源，比单纯扩大模型参数量更高效。

2024年的上海外滩大会上，Kevin Kelly抛出了一个很有意思的设想：全球主义正在加速推进，我们正在合力打造一台基于技术的“超级计算机”。每一部手机、每一台笔记本电脑和数据服务器，都在这个计划中成为这台巨型计算系统里一个个微小的“神经元”。 用他的话来说，我们正在创造一台行星般规模、全球性的巨

上海AI实验室提出首个模拟交互式3D世界GRUtopia（桃源），包含10万+精细注释场景，覆盖89种室内外类别。大模型驱动的NPC可与机器人对话交互，支持各类机器人完成行为模拟，大幅降低具身智能在现实世界的数据收集难度与成本。

暑假AI研学营收费数千至两三万元，高昂费用让中产家庭难以承受。家长反映这类研学形式大于内容，对学习AI无实质帮助。市场火爆但同质化严重，存在夸大宣传问题，学生参观只是走马观花。

但这里也有一层需要警惕的底色：大型语言模型（LLMs）在传播虚假信息方面的能力同样不容小觑，因此负责任的部署和适当的约束必不可少，不能放任不管。 当然，这项研究也有它的局限性。例如样本主要来自美国网络参与者，将其推广到其他文化背景的阴谋论信众身上效果如何，仍然存疑。而且实验仅使用了GPT-4 Tur

先说几个数字：ChatGPT的付费订阅用户已经突破了1100万——其中1000万是个人付费用户，另外100万是价格更高的企业团队用户。这个数据来自OpenAI首席运营官布拉德·莱特卡普的内部消息，被科技媒体The Information披露了出来。 OpenAI此前从未公开过这些数字。根据订阅价格简

两位硅谷大佬正在相隔不远的擂台上较劲——一个瞄准太空，一个押注AI。 先说马斯克这边。当地时间9月10日，SpaceX的“龙飞船”把4名人类送入了太空，其中两位在9月12日完成了人类历史上第一次商业太空行走。马斯克在社交平台上感慨：“力争更上一层楼，为了比过去更光明的未来，每天早晨醒来，灵感迸发，了

大语言模型的能力天花板，又一次被抬高了。这一次，出手的依然是 OpenAI。 北京时间 9 月 13 日午夜，OpenAI 正式发布了一系列全新的 AI 大模型，目标直指解决那些真正棘手的难题。这不仅仅是一次常规更新，而是一个标志性的突破——新模型具备了复杂推理能力，一个通用模型就能够应对此前科学、

先说个有意思的现象。Meta刚一宣布要对外卖算力，股价瞬间飙涨8 8%，市值一天多了1270亿美元。另一边，算力租赁同行CoreWea ve暴跌14%，Nebius跌了17%，连带着存储芯片股也跟着跌了一地。市场反应如此两极分化，背后其实指向一个被很多人忽略却极其根本的问题：一家靠广告活了整整21年

OpenAI推出AI搜索引擎SearchGPT，基于GPT-4模型，已开放万人内测。该产品融合传统搜索与生成式AI，支持来源引用、连续对话及可视化答案，未来将接入ChatGPT，旨在提升搜索体验并降低用户理解成本。

最近，李彦宏在一次内部交流中聊到了外界对大模型的几个常见误解。这些看法涉及竞争格局、开源模型效率、智能体趋势等热点话题，信息量不小。从这次讲话可以明显感受到，他对行业的理解比外界想象的要更冷静、更务实。核心判断是：大模型之间的差距不仅没有缩小，反而可能会越来越大。原因很简单——这个领域的天花板远比我