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OpenAI新幻觉论文惹争议！GPT-5拉胯是测试基准有问题？？

OpenAI新论文《语言模型为何会产生幻觉？》提出，模型有幻觉是因标准训练和评估流程倾向奖励“猜对”。GPT - 5不爱猜测，在榜单表现不佳，网友质疑论文是为GPT - 5挽尊，论文引发网友多方向讨论。

Ruby 代码提交者远藤裕介评估 Claude Code 用 13 种编程语言生成代码的效率。经 600 多次测试，动态语言更快、更省成本且更稳定，静态类型语言慢且成本高。实验有局限，也引发质疑与回应。

当前RAG系统处理多步逻辑推理任务有局限，蚂蚁集团团队提出DIVER框架解决推理密集型检索难题。它将检索任务分四阶段，在BRIGHT榜单领先，行业对比优势明显，医疗应用效果好。

北京时间8月8日凌晨，OpenAI推出GPT - 5，宣称其更智能、准确，幻觉率低。还推两款新模型，介绍了不同用户套餐。它在编程基准测试表现佳，健康领域能力突出，引发各界热议。

当前大模型在12项核心认知上普遍落后人类10 - 30%，越大的模型越易靠「背答案」糊弄。团队公开首个系统评测框架和题库，用Concept Hacking方法识破模型真假理解，指出模型存在核心知识缺失等问题。

过去两年视频生成发展近成熟，但多数模型缺乏空间结构稳定建模能力。西湖大学AGI Lab团队提出论文，将问题落回推理阶段，让相机轨迹成约束条件，推进视频生成到三维结构约束建模。

现有神经隐式路线在样本稀疏时有跨视角对应不稳等问题。上海交通大学等团队提出SERES，将跨视角语义一致性作先验注入模型，以低成本解决歧义问题，在多场景提升重建质量。

通义实验室开源 Mobile-Agent-v3，覆盖多平台，7B 超同类开源，32B 挑战闭源强手。它有基于云环境的全链路开源方案、全栈 GUI 能力构建和可扩展环境强化学习体系，降低部署开销。

北京人形机器人创新中心推出 Humanoid Occupancy 感知系统，创新性融合多模态传感器信息，构建通用感知框架。它以语义占用表征为核心，有全编码和适配融合优势，经实验验证性能优，推动机器人迈向通用感知时代。

Chroma团队研究发现，将上下文扩展至1万tokens，18款主流大模型集体“失智”，“智商”非均匀下降，在一些节点会断崖式下跌。研究还设计四项对照实验，证明LLMs性能随输入长度增加显著且非均匀下降。