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今天起全员免费！GPT-4.1上线ChatGPT，首波实测：又快又听话，油腻感没了
今天凌晨起，GPT - 4.1可在ChatGPT中供所有用户使用。它专为编码任务和指令执行设计，推理效率高。首波实测反馈速度快、需明确指示且更清爽，性价比高，是日常编码的好选择。
Transformer与RNN合体，谷歌打下显存门槛，解锁超长上下文
谷歌论文提出 Memory Caching 技术，通过架构机制创新赋予 RNN「可生长的记忆容量」，兼顾 Transformer 与 RNN 优势，能处理更长文本、降低推理资源门槛，实验显示有良好效果。
全流程国产GPU，上下文提速100倍！中国科学院发布「线性复杂度」类脑大模型
中国科学院自动化所李国齐、徐波团队发布国产自主可控类脑脉冲大模型SpikingBrain-1.0，训练推理全用国产GPU。它具线性复杂度，超长序列处理速度快，还开源7B模型，为类脑智能发展提供新思路。
深夜炸场！Claude Sonnet 4.5上线，自主编程30小时，网友实测：一次调用重构代码库，新增3000行代码却运行失败
Anthropic推出Claude Sonnet 4.5，号称‘世界上最好的编码模型’，持续运行时长、推理等能力提升，‘幻觉’等问题改进，Claude Code也有更新，开发者实测有惊喜也有问题，新一轮AI‘内卷’开启。
除了AGI已来和死亡，我们为黄仁勋重磅访谈总结了50条AI最前沿判断
2026年3月23日黄仁勋在播客访谈提出众多前沿判断，如AGI已来，Agent时代开启；智能会成商品，人性才稀缺；推理成本高；合成数据非旁门左道等，还谈及公司架构、算力、供应链等话题。
把 Nano Banana/Gemini 3 Pro 榨干！这几点你必须知道
Gemini 3 放出 Pro 和 Nano Banana Pro 两条线，前者主打长上下文、多模态推理，后者专攻像素级生成。文章提炼精髓，给出“通用 + 像素”双模实战笔记，介绍两者使用要点及创意场景实测。
Meta 143亿挖角后的首个作品：Alexandr Wang 推出闭源模型，杨立坤点赞
沉寂9个月后，Alexandr Wang带队的Meta发布新一代模型Muse Spark。它是原生多模态推理模型，性能媲美Gemini Pro和GPT 5.4，在多领域有应用潜力。不过闭源引争议，且在部分领域有短板。
北大校友、OpenAI前安全副总裁Lilian Weng关于模型的新思考：Why We Think
北大校友Lilian Weng更新博客《Why We Think》，回顾利用测试时计算研究进展，探讨激励模型思考方式，介绍思维链、并行采样、序列修订等策略，还提及强化学习、外部工具使用及未来研究方向。
上海AI Lab新研究：SFT能泛化，只要满足这三个条件
上海人工智能实验室等团队研究指出，“SFT泛化能力差”定论有局限。SFT泛化能力受优化过程、数据质量与结构、模型基础能力共同制约，研究还揭示其训练中的现象及副作用。
LLM总是把简单任务复杂化，Karpathy无语：有些任务无需那么多思考
随着推理大模型和思维链普及，大模型有了‘深度思考’能力，但现在有些偏科，简单任务也复杂化。AI大牛Andrej Karpathy发长文指出该现象，认为是基准测试优化所致，大模型发展不能只追求分数。