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Nature发布Delphi-2M模型，提前20年预测你得什么病
2025年9月17日《自然》发表研究成果，欧洲、德国和丹麦科学家改造GPT架构，推出Delphi - 2M模型。它能预测1258种疾病及死亡风险，依据过往病史等提供风险概率，虽有局限但潜力大。
耶鲁大学新研究揭示 AGI 时代的残酷现实
耶鲁大学新论文揭示AGI时代残酷现实，人类将失去经济价值。AGI会自动化“瓶颈”工作，人类从事“辅助性”工作，工资取决于计算成本，劳动收入占比趋近零，应思考财富重新分配。
GLM4.5之后，智谱又开源GLM-4.5V，实测下来视觉推理能力贼强~
智谱继GLM4.5后又开源GLM - 4.5V，它是同级别开源SOTA视觉推理模型，在多模态理解榜单表现优异。文章实测其在科研全生命周期的应用，还介绍了模型架构设计和训练策略。
全网开测GPT-oss！技术架构也扒明白了
全网开测GPT-oss，它登顶开源模型王座，性能比肩o3-mini、o4-mini，适合本地推理。网友探索出多种用法，还推出Pro版。其架构也被扒出，官方介绍了微调方法，吴恩达等大佬也参与测评。
快慢Reasoning综述！
大型语言模型在复杂推理任务中有‘无差别计算’缺陷，阻碍其在多场景应用。本文提出双层效率优化框架，梳理两类前沿技术，通过实验揭示瓶颈，为轻量化推理指明路径。
抛弃预定义Tool，首次提出通过动态工具生成的Agentic多模态Reasoning，破31%涨幅
视觉推理任务中，传统多模态大模型依赖预定义工具，灵活性与领域适应性差。PyVision 框架首次让 MLLM 在推理中实时生成、执行并迭代 Python 工具，在多类任务中显著提升性能，实现范式跃迁。
AI们数不清六根手指，这事没那么简单。
作者测试发现Grok4、OpenAI o3等多模态模型都将六指图数成五指，仅Claude 4偶尔答对。研究揭示大模型看图片用记忆而非视觉，易受刻板印象影响，在工业等场景或引发严重后果。
模型合体！上交&上海AI Lab&华师提出LED-Merging，拒绝「能力」与「安全」二选一
上海人工智能实验室等团队提出LED - Merging解决模型融合“安全 - 效用冲突”问题。该方法无需训练，像“神经元手术刀”，不牺牲专业能力还提升安全性，论文已被ACL 2025 Main Conference接收。
仅凭一篇博客，他成功入职OpenAI！核心技术或用于GPT-5训练
Keller Jordan设计Muon优化器并公开研究进展，引OpenAI和xAI关注，最终加入OpenAI。Muon性能卓越，或用于GPT - 5训练，其故事暗示传统论文模式在AI领域或已落伍。
天文预测新SOTA！紫东太初&国家天文台联手攻克恒星耀发难题
紫东太初与中国科学院国家天文台联合开发天文耀发预测大模型FLARE，能精准预测恒星耀发事件。该模型整合恒星物理属性和历史耀发记录，提升预测准确性，相关论文被IJCAI 2025录用。