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人类遗忘的难题解法,被GPT-5重新找出来了

GPT-5 Pro从埃尔德什问题定位到关键文献,发现该“未解决”数学难题早在2003年已被解决。此前网友曾热烈讨论此问题,此外,有教授称GPT-5 Pro能快速发现论文漏洞。

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OpenAI新模型GPT-5.1发布,不跑分不刷榜,主打一个说人话

OpenAI发布GPT-5.1,主打更智能、更具对话性,无跑分打榜,有人设说人话。包括Instant和Thinking两个子模型,简单问题快,复杂问题智能。本周逐步向用户免费开放,还更新了语气风格等功能。

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Qwen-Scope:看穿大模型的“小心思”

Qwen-Scope是基于Qwen3和Qwen3.5系列模型训练的可解释性模块,通过在隐藏层插入SAE提取可解释特征。它能分析模型行为、优化模型,应用于推理、数据、训练、评估等场景,可前往Huggingface或魔搭体验。

千问大模型
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Ilya交卷!黄仁勋砸50亿押注SSI,首个模型疑本周发布

Ilya Sutskever创立的SSI或本周发布首个重磅模型,引发圈内关注。英伟达砸50亿美元合作,提升其算力。该模型基于测试时训练架构,能边学边进化,或终结大模型“预训练时代”。

新智元
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豆包上了视频通话后,我妈再也不用攒着问题等我回家了。

豆包上线视频通话功能,作者第一时间告知妈妈使用。妈妈借助豆包解决了重置手机、识别花等问题,还帮外婆安装。视频通话互动陪伴感强,降低使用门槛,让亲人享受科技温暖。

数字生命卡兹克
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Claude1.7万字系统提示词全网刷屏!Karpathy锐评:LLM训练缺乏关键范式

Claude近1.7万字系统提示词在GitHub泄露,网友称是提示技术的金矿。大神卡帕西提出系统提示学习新范式,模拟人类经验积累,让LLM有‘记忆’功能,引发网友激烈讨论。

量子位
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字节跳动Seed1.5-VL复杂图表精准抽取,Deep Think是多模态未来的主流

文章介绍字节跳动的Seed1.5-VL模型,它能精准抽取复杂图表,处理模糊图片、推理几何题。其由视觉编码器和LLM组成,预训练语料丰富,后训练结合多种方法,推荐在huggingface体验。

CourseAI
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The Batch: 968 | Muse Code 想获取你的数据

Meta推出Muse Code编码框架及Muse Spark 1.2模型,有不同输入输出、功能和性能表现。提供不同档位价格,贡献者档位低价但数据用于训练。测试显示其单任务成本低,Meta此举或为获取编码训练数据。

DeeplearningAI
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SFT远不如RL?永不过时的剃刀原则打开「终身学习」大模型训练的大门

现代AI系统学习新任务时会灾难性遗忘旧知识,限制其持续学习能力。麻省理工学院研究者对比SFT和RL后发现,相同性能下RL更不易遗忘,提出遗忘定律,解释了RL优势源于其on - policy特性。

机器之心
算法论文8

突破Agent长程推理效率瓶颈!MIT&新加坡国立联合推出强化学习新训练方法

AI Agent处理复杂任务时显存、算力问题凸显,MIT和新加坡国立大学联合提出MEM1框架。它基于强化学习,让智能体学会管理记忆,实现近似常量级显存开销,在多方面表现超越大模型。

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