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人类打辩论不如GPT-4？！Nature子刊：900人实战演练，AI胜率64.4%，还更会说服人
瑞士洛桑联邦理工学院等机构研究人员让900名美国参与者与人类或GPT - 4就社会议题辩论。发现GPT - 4知晓对手信息时胜率64.4%，说服效果提升81.2%，低/中争议话题更易受其影响。
仅看视频就能copy人类动作，宇树G1分分钟掌握100+，UC伯克利提出机器人训练新方式
UC伯克利团队研发出名为VideoMimic的新系统，能将视频动作迁移到真实机器人。它已让宇树G1模仿100多段人类动作，还能适应各种地形。其工作流程含视频转仿真、仿真训练策略、策略迁移到实体机器人。
比人类专家快2倍，斯坦福联合英伟达发布TTT-Discover：用「测试时强化学习」攻克科学难题
斯坦福与英伟达等机构联合提出 TTT - Discover 方法，让 LLM 在测试时强化学习。它在多任务上成绩出色，如在数学、GPU 内核等领域超越人类和其他 AI，计算成本低，或为持续学习打开新空间。
多模态大模型不会画辅助线？最新评估得分：o3仅25.8%，远低于人类82.3% | 清华腾讯斯坦福联合
清华、腾讯、斯坦福等团队发布RBench - V基准测试，评估大模型视觉推理能力。结果显示，主流大模型如o3、Gemini2.5等准确率远低于人类，开源模型表现更差，暴露出大模型在复杂多模态推理任务中能力不足。
7B小模型超越DeepSeek-R1：模仿人类教师，弱模型也能教出强推理LLM | Transformer作者团队
Transformer作者之一创立的Sakana AI带来新方法，让教师模型像人类教师一样做启发式教学，根据已知解决方案输出解释。用此方法训练的7B小模型在传授推理技能上比671B的DeepSeek - R1更有效。
Andrew Karpathy最新访谈：RL很糟糕、人类学习和教育、智能和文化的演变、AGI还要十年，将带来2%的GDP增长
Dwarkesh Patel 播客对 Andrej Karpathy 进行深度访谈。他认为 AGI 还需十年，目前算法有缺陷；强化学习虽有问题但必要；分析了 LLM 局限，探讨人类学习机制、AGI 经济影响等多方面内容。
预测误差仅0.26mm，中科院自动化所×灵宝CASBOT团队让机器人提前“知道你要干嘛”
中科院自动化所与灵宝CASBOT提出DTRT方法获ICRA 2025录用。该方法利用Transformer和博弈论，将人类动态纳入长期预测，实验显示其预测精度和协作表现显著优于现有技术，有巨大应用潜力。
“现在的AI就像1880年的笨重工厂！”微软CSO斯坦福泼冷水：别急着造神
微软首席科学官 Eric Horvitz 在斯坦福商学院演讲，称当下 AI 如 1880 年代刚用电的工厂，底层大模型与商业未契合。他指出模型概率校准不足、医疗 AI 难移植等问题，还谈及人类与 AI 协作及内容溯源等。
AI接管程序员！Anthropic创始人自曝行业末日时间表
Anthropic创始人Dario Amodei预测，AI三到六个月内或能编写90%代码，一年后可能编写所有代码。谷歌超25%代码已由AI生成。不过人类短期内仍在代码设计等方面重要，程序员要适应与AI协作。
仅4人28天！OpenAI首曝Sora内幕：85%代码竟由AI完成
OpenAI团队揭秘安卓版Sora APP构建内幕，4人团队28天完成从0搭建，约85%代码由AI智能体Codex完成。Codex可自我迭代，在多方面表现出色，但也需人类指导。团队分享了与Codex协作的经验和技巧。