国产AI几何模型性能达IMO金牌水平，打平谷歌DeepMind最新AlphaGeometry系列——
Grok 3 的表现究竟如何？
36氪获悉，具身智能创业公司“自变量机器人（X Square Robot）”完成数亿元Pre-A++轮融资。本轮融资由光速光合与君联资本领投、北京机器人产业基金、神骐资本跟投。融资将用于下一代统一具身智能通用大模型的训练与场景落地。
那么，DeepSeek-R1 的 ARC-AGI 成绩如何呢？根据 ARC Prize 发布的报告，R1 在 ARC-AGI-1 上的表现还赶不上 OpenAI 的 o1 系列模型，更别说 o3 系列了。但 DeepSeek-R1 也有自己的特有优势：成本低。
尽管多模态大模型在通用视觉理解任务中表现出色，但不具备细粒度视觉识别能力，这极大制约了多模态大模型的应用与发展。针对这一问题，北京大学彭宇新教授团队系统地分析了多模态大模型在细粒度视觉识别上所需的 3 项能力：对象信息提取能力、类别知识储备能力、对象 - 类别对齐能力，发现了「视觉对象与细粒度子类别未对齐」
Harvey 是一家专注于为法律和专业服务领域开发特定领域 AI 的公司，由 Winston Weinberg 和 Gabe 联合创立，旨在通过构建端到端的工作流程和简化复杂任务，彻底改变法律及相关行业。
Scale AI 等提出的新基准再次暴露了大语言模型的弱点。
这次不是卷参数、卷算力，而是卷“跨界学习”——
近年来，大语言模型（LLMs）取得了突破性进展，展现了诸如上下文学习、指令遵循、推理和多轮对话等能力。目前，普遍的观点认为其成功依赖于自回归模型的「next token prediction」范式。
广东打响了第一枪。深圳龙岗区的政务系统悄悄上线了DeepSeek-R1全尺寸模型，群众办事时面对的不再是机械的问答机器人，而是一个能理解“我想办落户，但社保断了3个月怎么办”这类复杂问题的AI公务员。东莞紧随其后，把DeepSeek塞进了人工智能大模型中心，号称要让“企业办证速度跑赢奶茶外卖”。更狠的是广州，直接祭出DeepSeek-R1和V3 671B双模型组合
