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奥特曼纳德拉同台回应一切：合作细节、OpenAI未来路线曝光
OpenAI完成“股改”，奥特曼和微软纳德拉露面回应诸多外界关注话题，包括OpenAI新组织结构影响、微软与OpenAI后续合作、AI未来等，还谈及营收、算力投资、上市计划等细节。
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。
揭秘OpenAI 1.5万亿美元交易内幕：奥特曼核心圈子主导，绕开银行家和律师
OpenAI CEO Sam Altman与内部核心高管圈子主导1.5万亿美元系列交易，绕开银行家和律师。交易呈技术优先、财务后置非传统模式，如与英伟达、AMD等多笔重磅交易，还介绍了绕开外部顾问原因。
Being-VL的视觉BPE路线：把「看」和「说」真正统一起来
北大、UC San Diego 和 BeingBeyond 联合提出 Being-VL 的视觉 BPE 路线，先将图像离散化并「分词」，再与文本统一建模，能缩短跨模态链路、保留视觉结构先验，还介绍了实现步骤、训练方式等。
Excel上微软式创新！=COPILOT()函数发布
微软CEO宣布Excel新功能`=COPILOT()`函数，可在单元格直接调用AI。它能进行文本分析、生成内容、整理数据，与计算引擎集成，结果随数据自动更新。现处测试阶段，有调用限制和版本要求。
推理正确率下降65.5%！斯坦福、MIT等用「不等式」拷问AI逻辑极限
大语言模型在数学证明常现推理漏洞，斯坦福等高校团队提出IneqMath基准评估其严谨性。用不等式证明题切入，拆解为子任务，构建评测体系，用LLM - as - Judge审查。结果显示模型推理正确率低，存在结构性缺陷。
图灵奖得主Bengio再创业：启动资金就筹集了3000万美元
图灵奖得主Yoshua Bengio官宣再创业，成立非营利组织LawZero构建下一代AI系统，不做Agent。已筹3000万美元启动资金，要做“设计即安全”的AI，以监督Agent，将安全性置于商业利益之上。
Meta全开源HumanCLAW：基础模型正进入具身智能的决策层
过去基础模型主要理解和描述物理世界，如今开始进入机器人控制栈。Meta等提出HumanCLAW，将高层行动与低层运动控制分开。评测显示当前模型在行动决策上存在不足，未来可从多方向推进研究。
给Agent加上知识图谱，开源版Palantir
Semantica是LLM、向量库与Agent框架下的语义/上下文层，能把碎片化企业数据变成结构化、可查询的上下文图与知识图谱。介绍了其面向对象、功能、优势、使用方法、架构等内容。
AI大厂系统提示词泄露:2.7万token里,藏着最好的提示工程课
GitHub上`system_prompts_leaks`仓库扒出Claude、GPT等AI系统提示词。这些提示词像事故档案，规则具体，其结构排序暴露优先级。普通使用者可借鉴，提升对AI提要求的质量。