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刚刚,翁荔博客上新:谨慎对待Scaling Law
翁荔新作《谨慎对待 Scaling Law》上线,文章涵盖 Scaling Law 预测内容、计算最优分配原理等。介绍了早期对机器学习损失可预测性的研究,还对比了 Kaplan 等人与 Chinchilla 的 Scaling Law,分析了两者分歧原因。
从「说错话」到「干错事」:复旦、CityUHK、SMU、UIUC等13家机构联合发布「具身智能安全」综述
具身智能正从实验室走向现实世界,却带来‘干错事’的现实风险。13家机构38位学者联合发布70+页综述,提出‘能力—风险’二象性,梳理各能力层攻击面与风险,还指出研究空白,维护开放资源生态。
测试时Scaling或是最大错觉,Google:R1/O1强推理另有原因
Google 112 页论文实证,OpenAI 的 o 系列等模型推理能力提升并非仅因计算时间延长,而是源于对复杂互动的隐式模拟。通过三重验证表明推理能力跃迁或因‘吵得更凶’,而非‘算得更久’。
从游戏少女到AI女神!她用物理驯服AI,让飓风预测快1000倍
本文讲述了AI领域领军人物Rose Yu的成长历程,她从玩游戏起步,到用物理知识改进交通预测、加速飓风模拟,还设想打造“AI科学家”辅助科研,强调AI是助手而非替代者。
DeepSeek睁开眼了!Opus-4.8的性能,1000张图不到20美分
DeepSeek首个多模态视觉模型deepseek-v4-flash-vision-exp上线DeepSeek API平台。文本能力与V4-Flash持平,多模态Agent能力逼近Opus-4.8,分析1000张图成本不到20美分,还上线免费Files API。
干掉 90% 的 BI 工程师:自动生成 SQL、洞察、预测,连图表都帮你画好
介绍了基于LLM和RAG的结构化数据问答系统,它能将查询转化为SQL语句执行,生成数据图表及分析。其看板用法新颖,可进一步分析、预测,免去大部分BI工作,对非技术分析人员友好。
社区供稿丨迈向AI4S 2.0,上海AI实验室开源书生万亿科学大模型Intern-S1-Pro
2月4日,上海人工智能实验室开源万亿参数科学多模态大模型Intern - S1 - Pro,为AI4S迈向2.0时代提供开源基座。其核心能力跃升,架构创新,协同通用与科学能力,还构建‘算力 - 算法’基座,高质量开源赋能生态。
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。
V4Flash 的价格、Opus4.8的能力,Ox Alpha (牛来)正式开源!
Ox Alpha 匿名模型上线 OpenRouter 后表现亮眼,消耗大量 tokens 并终结 DeepSeek 霸榜纪录。官方揭晓其为智谱 GLM - 5.3 Flash,价格低、能力强,经多场景测试,多模态理解等维度达顶尖水平。
Claude Opus 4.7发布!这是你在别的公众号看不到的五个发现
Anthropic发布Claude Opus 4.7,编码和视觉能力提升,但长上下文能力下降。其231页的System Card藏着不少有趣发现,如Opus 4.7非最强模型、Claude知道被测试、模型审查自身评估等。