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GPT-5.2发布,真正的牛马打工人专属AI来了。
OpenAI十周年凌晨2点发布GPT - 5.2。它在部分跑分上提升不大,但在ARC - AGI - 2和GDPval评测集表现亮眼,上下文处理能力也大幅加强。将开放给会员使用,价格比5.1贵。
美团LongCat扎扎实实做了件难事:LLM数学新天花板AMO-Bench
美团LongCat团队联合高校推出AMO - Bench,用50道原创奥赛级难题评估LLM数学能力。它解决现有基准测试痛点,经四重把关构建,测试显示顶级模型表现不佳,也揭示模型提升空间大。
我去,Github 51k star,没看错,他是开源的,“用 Docker 运行 macOS”?你绝对没看错!
这是一个运行于 Docker 中的 macOS 虚拟环境项目。开发者或安全研究者在非 macOS 平台运行 macOS 常遇性能差等痛点,而 Docker - OSX 利用容器化轻量部署,接近原生性能,功能亮点多,应用场景丰富。
这个 Agent Team,终于不是"角色扮演"了
作者测试了 MiniMax 新出的 Agent Team,通过深度研究公司、整理会议逐字稿、做直播数据分析三个测试,展现其优势。指出 Agent Team 核心是对抗式质量门禁,是复杂任务兜底系统,而非简单 prompt 编排。
Claude悄悄更新了Skills生成器,这绝对是一次史诗级升级。
Anthropic的Claude悄悄更新了Skills生成器Skill - creator,此次是史诗级升级,新增评估系统、基准测试、多代理并行测试、描述调优等4个全新能力,还演示了其使用方法和效果,建议更新并优化评估所有Skills。
大模型在具身推理上「翻车」了?4496 道题全面揭示短板
美国东北大学等提出BEAR基准评估MLLM具身智能子能力,用4496道题测试20个模型。发现多模态大模型具身能力不足,还分析错因,开发BEAR - Agent提升模型具身推理能力,在仿真测试中效果显著。
Reasoning模型在RL下的探索欲望急速下降问题:探索熵机制
论文研究发现大模型经强化学习训练解题时,会出现模型探索欲望急速下降的熵崩溃现象,如训练初期策略熵断崖式下跌。对此进行规律分析、追根溯源,提出破解方法,研究对AI训练范式变革有重要意义。
中大 × MBZUAI重磅开源!A₁:全透明高效 VLA 模型,机器人实时控制成本直降 76% 丨CVPR 2026 Findings
开放世界机器人操作被大模型算力成本和推理延迟难题困住,中大与MBZUAI团队推出全开源的A₁模型,其自适应推理方案降低推理延迟和骨干计算量,性能超主流基线,打破‘高性能=高成本’魔咒。
8B 端侧写作智能体 AgentCPM-Report 开源,DeepResearch 终于本地化
1月20日,8B端侧写作智能体AgentCPM - Report开源。它以端侧模型为核心,实现本地化部署与SOTA性能双重突破,亮点在于极致效能、本地安全保障,在多评测基准表现出色,部署便捷,两大创新支撑其优秀性能。
伯克利斯坦福联手造出「科研预言家」:77%准确率押注研究想法前景
伯克利和斯坦福团队让GPT - 4.1变身「科研预言家」,从顶会提取想法对比案例训练,不借助实验验证,靠推理押注。其在公开题库测试、人类专家团战等测试中表现出色,还能预测AI新点子。