但是也有OpenAI内部员工预警了，自曝说其实内部最多也就比公开可用的模型领先两个月，所以GPT-5不会有巨大的飞跃，只是略有提升而已，不同的是会与许多工具集成。

数据最初来源于WebInstruct，其中包含约500万个从StackExchange和教育门户网站爬取的自然指令。这些数据虽然适用于一般的指令调优，但大部分缺乏可验证答案或推理结构。 随后利用Gemini-1.5-Pro识别具有简洁答案的可验证问题 ...

随着2025年的到来，网络安全领导者正依据《2025年CISO威胁指南》应对由AI驱动攻击、地缘政治紧张局势和犯罪手段升级构成的动荡环境。快速演变的威胁态势要求首席信息安全官（CISO）不断调整战略重点，以维持有效防御态势。

在这个语境下，LeCun所倡导的“世界模型”策略，可以视为对主流趋势的补充乃至修正。他所强调的“具备结构性推理与预测能力的AI”，并不完全依赖大规模的语言语料与模式识别能力，而更注重内在模型结构与表达形式的可解释性和可推理性。

在 Reddit 上，许多开发者认为，XChat 可能借鉴了比特币的签名机制，采用了 ...

微软周一宣布，将在 Bing 应用程序中引入视频创建器 (Bing Video Creator )，该应用程序使用 OpenAI 的 Sora 模型让用户根据文本提示生成视频。 更重要的是，这也就意味着一直以来只有付费用户才能使用的 Sora ...

虽然React仍然占据着招聘启事、技术大会和Twitter辩论的主流，但在许多顶尖科技公司的幕后，一场静默的转变正在发生。CTO们和工程负责人正在质疑他们对React的长期承诺，并探索替代方案——通常不会公开宣布。

来自浙江大学、天津大学和MSRA的研究团队提出了一个新方法，Self-Braking Tuning（SBT）。 DeepSeek-R1、OpenAI o1等推理模型大放异彩。但随着能力增强，一个副作用越来越明显—— 它们开始想太多了。 从奥数题到程序逻辑，能解的题越来越多、推理链条越来越长。 也就是说，模型在完成推理任务时，常常出现过度思考： 步骤繁冗：明明两步能解完，非要绕七八步，搞得逻辑链又长 ...

早在 2003 年，AI 先驱、LSTM 之父 Jürgen Schmidhuber 就提出过一种名为「哥德尔机（Gödel ...

然后，他们就得出了一个关键的洞察：衡量每个token的分布距离均匀分布有多远。KL散度KL (U‖P) ，可以量化模型在预测每个token时的「自信程度」。可以将这一度量称为「自我确定性」。

研究者实证了DGM修改自身代码的能力确实能加速其学习过程（见下图），而不具备递归式自我改进功能的对照版本（图中的DGM w/o Self-improve）表现明显较差。

为了解决这个「AI版罗生门」，宾夕法尼亚州立大学与杜克大学联合Google DeepMind等机构的研究者们首次提出了： 自动化失败归因（Automated Failure Attribution）——让AI自己举手：我错了！