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港科大教授实测AI眼镜“作弊”:30分钟碾压95%的学生,把传统教学评估体系整破防了
香港科技大学教授团队让搭载ChatGPT - 5.2的乐奇AI眼镜参加《计算机网络原理》期末考,30分钟得92.5分超95%学生。此测试暴露AI眼镜功耗和清晰度问题,也引发对传统教学评估体系的反思。
多模态推理新范式:上海AI Lab新作证明“画”出答案比“说”出答案更靠谱
上海人工智能实验室等联合提出DiffThinker模型,利用扩散模型构建全新视觉推理范式。它在视觉中心任务上表现优异,准确率碾压GPT - 5等模型,还能与MLLM协同推理实现1 + 1 > 2的效果。
经验记忆黑科技:LightSearcher让AI工具调用减39.6%、推理快48.6%
现有的 RL 驱动的深度思考大模型系统面临准确率与效率的「跷跷板」困境,北邮百家 AI 团队提出 LightSearcher 框架,解决了这一痛点,在保持准确率的同时,显著提升了工具调用效率。
透视Chiplet生态版图
随着摩尔定律逼近极限与AI算力需求爆发,集成电路产业从“单芯演进”迈向“系统集成”,Chiplet技术成关键。此报告剖析欧美政府项目战略及国际巨头的竞争态势,还探讨中国企业突围之路。
「Memory as a Context」是否将重新定义 Transformer 的 「记忆模式」?
本期机器之心PRO会员通讯解读3个AI业内要事,包括「Memory as a Context」能否重新定义Transformer记忆模式、世界模型发展情况,以及OpenRouter联合a16z发布的《State of AI》报告。详细探讨了谷歌Titans架构及其理论框架MIRAS,还提及业界对LLM记忆力的改进方案。
a16z 提出 AI 产品的「水晶鞋效应」:第一批用户反而是最忠诚的
OpenRouter 报告基于 300 多个模型、100 万亿个 token 交互数据,分析 LLM 应用情况。提出「灰姑娘水晶鞋效应」,即 AI 模型首批用户留存率更高,与传统 SaaS 玩法相悖,还通过案例分析其表现及对 AI 创业的影响。
OpenAI:人&AI对齐技术应该是一个动态、双向的循环
在NeurIPS 2025上,NYU&OpenAI就Human - AI Alignment发布Tutorial。指出当前对齐像打地鼠,根源是将其当成静态、单向的,提出HAA框架,强调多元目标、人类全链路话语权及社会 - 技术系统量化监督。
大模型开发实战从入门到入坑:动手写一个MCP Server去理解MCP背后的技术原理
文章聚焦MCP协议,介绍其是规范应用向大模型提供上下文的开放协议,能让模型调用接口更简单、实现开发解耦。还深度解析技术原理,手把手教从0到1实现MCP Server,助读者理解背后技术。
刚刚,OpenAI发长文:找到缓解LLM撒谎的方法!
Google发布Gemini 3 Deep Think,ARC - AGI - 2准确率高且采用并行推理技术。OpenAI发长文《通过忏悔训练大型语言模型诚实性》,介绍缓解LLM撒谎的忏悔训练法、实验结果等,也指出其局限。
告别“试验田”:当大模型真正嵌入 ERP、供应链与核心决策流 | AICon
文章围绕大模型嵌入企业核心系统展开,邀用友罗小江等担纲。介绍鞍钢赵伟升级 RAG 技术、用友罗小江构建决策架构、京东耿东阳用大模型优化供应链的案例,为企业数智化转型提供参考。