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与DeepSeek-OCR不谋而合，NeurIPS论文提出让LLM像人一样读长文本
NeurIPS 2025 论文提出 VIST 框架，为大语言模型长文本推理提供视觉方案，与 DeepSeek - OCR 理念不谋而合。它模仿人类阅读，有快 - 慢路径协作，在多任务表现优，还让模型‘用眼看文字’，优势明显。
如果你的大学不提供 Token，应该立即退学
本文站在学生角度探讨 AI 时代大学生学习问题。认为高校在 AI 教育上滞后，不提供 Token 不合理。强调学生应善用 AI，具备问题意识、判断力和品味，还给出了使用 AI 的具体建议。
谢尔盖·布林重启「创始人模式」？谷歌组建「突击队」，重押「AI编程」
近日媒体报道，谷歌组建由研究人员和工程师构成的“突击队”，提升AI编程模型能力，推动编码工作自动化。谷歌创始人谢尔盖・布林等参与其中，因Anthropic发布模型刺激，谷歌急起直追。
AI不是比人聪明，是输得起！菲尔兹奖得主点破OpenAI十项成果
OpenAI发布内部版模型Astra的十项成果，引发数学界震动。菲尔兹奖得主Timothy Gowers分析其成果，指出AI优势在‘输得起’，还探讨找例方法、模型短板，给出训练建议与衡量跨越门槛的标准。
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。
1500 个 PR、0 人写代码：Codex 驱动的百万行级内部产品实践
团队在五个月内开发并发布无人工编写代码的内部测试产品，代码均由Codex生成，效率高。介绍了开发过程，如定义工程师角色、增加应用可读性等，还提及面临的挑战及解决办法，分享实践心得。
2025年了，AI还看不懂时钟！90%人都能答对，顶尖AI全军覆没
AI基准ClockBench测试AI读模拟时钟能力，人类平均准确率89.1%，11个主流大模型最好仅13.3%。研究展示了LLM局限性，分析了可能原因，还对比了不同模型表现及在各类问题上的差异。
只有5%AI项目在挣钱！MIT最新报告印证奥特曼警告
MIT联合英伟达发布的AI商业分析报告显示，仅5%的AI项目能创造百万美元价值，其余在亏损。AI项目落地难，因工具与场景有差距，企业自研成功率低，投资也偏向前端职能。
ICML 2025 | 大模型能在信息不完备的情况下问出正确的问题吗？
当前大语言模型推理研究多聚焦被动推理，主动推理研究少，制约其在现实场景应用。为此提出 AR - Bench 基准评估大模型主动推理能力，实验显示大模型主动推理能力严重不足，并指出后续拓展方向。
10 人 1600 万美金 ARR，华人团队 OpenArt 用了这 11 个 AI 技术栈
华人团队 OpenArt 10 人团队做到 1600 万美金 ARR，CEO Coco Mao 分享经验。包括找准定位，聚焦三类核心用户；用程序化 SEO 实现增长；战略转型做视觉故事讲述；解决角色一致性问题，还介绍多方面技术栈。