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一文看清AI、开源与商业的真正博弈，GOBI 2025圆满收官！
12月21日，GOBI 2025全球开源商业创新大会在北京举办。会上多位专家、学者围绕AI开源商业展开讨论。杜莹芬强调开源可持续需制度支撑；汪华称中国开发者迎AI开源创业黄金窗口；蒋涛梳理AI开源商业化新逻辑。
大模型“拼好题”，45K数据撬动18%提升，数学问题拒绝死记硬背 | MathFusion
上海AI Lab等团队提出MathFusion，通过三种“融合策略”生成新的融合数据集MathFusionQA，仅用45K合成指令，在多基准测试中平均准确率提升18.0个百分点，增强模型解决数学问题的能力。
十分钟出结果，陶哲轩用Gemini Deepthink帮人类数学家完成Erdős问题论证
Erdős问题网站专注数学研究与解答，收录厄尔德什提出的各类数学问题。11月20日，Wouter van Doorn提出反例，陶哲轩提交给Gemini 2.5 Deep Think，十分钟得到证明，他半小时转为基础证明。之后Boris Alexeev用Harmonic的Aristotle工具完成形式化。
陶哲轩转发！华人数学博士后反超DeepMind AI，停滞18年数学问题1个月内3次突破
DeepMind的AlphaEvolve打破集合和差问题18年纪录，华人博士后Fan Zheng等数学家出手反击。人类用测度集中性少量辅计算机，1个月内该问题3次突破，陶哲轩称不同方法可互补推动数学进步。
GPT-5问题太多，奥特曼带团回应一切，图表弄错是因「太累了」
GPT - 5发布后问题频出，在数学、逻辑、编码任务中失误不断，还出现低水准图表错误，引发吐槽质疑。OpenAI联合创始人Sam Altman等在Reddit AMA活动中回应问题，给出解决方案并分享未来规划。
大模型是否对问题难度有预判？最新研究揭示 LLM 内部的“难度感知机制”
近期论文《Probing the Difficulty Perception Mechanism of Large Language Models》系统性解答大模型能否感知问题难度等问题。研究基于数据集在主流 LLM 上训练轻量线性探针，定位负责难度感知的注意力头，还发现不同模型表现有差异。
训具身模型遇到的很多问题，在数据采集时就已经注定了丨鹿明联席CTO丁琰分享
具身智能创企鹿明机器人联席CTO丁琰，分享具身智能数据采集现状、困境及新兴采集方式UMI。他强调具身模型问题多源于数据采集，还介绍鹿明产品FastUMI Pro，及其数据采集、模型训练生态。
大模型听懂语音却反而变笨？港中深与微软联合解决语音大模型降智问题
从GPT - 4o开启全能交互时代后，Speech LLM面临“模态推理鸿沟”问题，输入从文本变语音，推理能力显著衰退。港中深与微软联合提出TARS框架，通过三项创新解决此问题，实验显示推理能力100%复原。
实测丨别人还在做网站，Atoms 已经帮用户赚到第一桶美金了
当下多数AI编程工具只解决写代码问题，难以让产品变现。Atoms由MetaGPT等原班人马打造，补齐商业闭环，从市场验证、上线收钱到解决流量问题都有办法，实测效果佳，还让普通人成功盈利。
GPT-5核心推手闪电跳槽，Anthropic CEO高调炫耀员工留存碾压OpenAI，“AI第一公司”光环崩塌？
OpenAI后训练负责人、GPT - 5核心推手Max Schwarzer跳槽至Anthropic，此前也有多位技术领袖离开。OpenAI在商业版图扩张与伦理争议并存下，正从参数军备赛转向体验护城河，同时加速商业与政治布局，但面临人才流失等问题。