在2021年，研究人员描述了寻找能最大程度激活BERT模型中单个目标神经元的句子，最初发现了一个令人信服的模式。但当使用不同的数据集时，该模式消失，同一神经元对完全不同类型的句子反应最强烈。

现有方案硬生生将图像网格化为空间 token，强行塞入自回归架构。这像极了 NLP 早期用 CNN 建模语言的弯路 —— 当视觉表达被空间局部性束缚，因果链被切割得支离破碎，如何能真正拥抱 AR 的本质？

近些年，多模态大语言模型（MLLMs）在视觉问答、推理以及 OCR 等任务上取得了显著的成功。然而，早期的 MLLMs 通常采用固定的分辨率（例如 LLaVA-v1.5 将输入图像缩放为），对于输入图像为高分辨率图像（例如 8K ...

在当前大模型推理愈发复杂的时代，如何快速、高效地产生超长文本，成为了模型部署与优化中的一大核心挑战。随着 GPT-o3, DeepSeek R1 等具备 「超级上下文窗口」 能力的大模型持续刷新业界记录，百万甚至千万 Token ...

硅谷终极野心：AI+机器人吞噬全球六十万亿美元工资；马斯克、盖茨、Hinton等科技大佬同声预言，白领到蓝领都将被算法与机械手臂取代。这场变革的背后，是提高生活水平的美好愿景，还是少数人掌控生产资料的逐利游戏？ 硅谷的终极野心是什么？

他是OpenAI在多智能体推理领域的研究人员，以共同开发出首个超越人类水平的无限注德州扑克AI，以及首个达到人类水平的策略游戏《外交官》（Diplomacy）AI而闻名。

在红杉AI峰会上，奥特曼畅谈了AI未来：2025年智能体开始实用、2026年推动科学发现、2027年机器人进入现实世界。他回顾了OpenAI成果从实验室到ChatGPT的演进，并提出「核心AI订阅」愿景。

ChatGPT悄悄上线的直连Github新功能太强大！一旦连上Github，立马化身「研究怪兽」：不管是DeepSeek这样的明星开源项目，还是自己DIY的文档资料，只要放进仓库，就能交给深度研究，一键生成专业到飞起的报告。

太疯狂了，AlphaGo的「第37步」时刻，已经来临。谷歌的AlphaEvolve，让我们从此进入AI创造科学的时代，人类科研将彻底颠覆！背后的研究者也首次接受采访，揭秘研究过程中的一些惊人细节。

该论文第一作者为北京大学计算机学院硕士生袁境阳（北京大学，导师为张铭教授），合作者包括高华佐（DeepSeek），代达劢（DeepSeek），罗钧宇（北京大学）、肖之屏（华盛顿大学）等。

Nick Huber表示，这些推理模型别看还在发展初期，但解决复杂问题的能力特别强，给出的答案也更准确。那些喜欢尝鲜的用户发现了它的好处，就算用的时候成本高一点、花的时间长一点，他们也愿意，就为了能得到更好的结果。

这就是为什么说服CFO加大对网络安全投资以减轻此类威胁变得困难的原因。通常，这种对话充满了挫败感、误解和沟通不畅。虽然CISO将网络安全视为对迫在眉睫威胁的必要防护，但CFO寻求的是可衡量的回报和切实的结果，这使得双方都难以找到共同点。