宾夕法尼亚大学沃顿商学院（The Wharton School）今年发布了一系列名为《Prompting Science Reports》的重磅研究报告。他们选取了2024-2025最常用的模型（如GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini Pro/Flash等），在极高难度的博士级基准测试（GPQA Diamond）上进行了数万次的严谨测试。
OpenAI，亟需一场翻身仗！今天，全网最大的爆料：GPT-5基石实为GPT-4o。自4o发布之后，内部预训练屡屡受挫，几乎沦为「弃子」。
当大模型参数量冲向万亿级，GPT-4o、Llama4 等模型不断刷新性能上限时，AI 行业也正面临前所未有的瓶颈。Transformer 架构效率低、算力消耗惊人、与物理世界脱节等问题日益凸显，通用人工智能（AGI）的实现路径亟待突破。
华东师范大学智能教育学院发布OmniEduBench，首次从「知识+育人」双维度评测大模型教育能力。测评2.4万道中文题后，实验结果显示：GPT-4o等顶尖AI会做题，却在启发思维、情感支持等育人能力上远不及人类，暴露AI当老师的关键短板。
AI看视频也能划重点了！
生成式AI技术的成熟，让智能编程逐渐成为众多开发者的日常，然而一个大模型API选型的“不可能三角”又随之而来：追求顶级、高速的智能（如GPT-4o/Claude 3.5），就必须接受高昂的调用成本；追求低成本，又往往要在性能和稳定性上做出妥协。开发者“既要又要”的正义，谁能给？
传统智能体系统难以兼顾稳定性和学习能力，斯坦福等学者提出AgentFlow框架，通过模块化和实时强化学习，在推理中持续优化策略，并使小规模模型在多项任务中超越GPT-4o，为AI发展开辟新思路。
OpenAI完成史上最重要的一次组织架构调整后，紧接着开了一场直播。首次公开了内部研究目标的具体时间表，其中最引人注目的是“在2028年3月实现完全自主的AI研究员”，具体到月份。
在 AIGC 的下一个阶段，图像编辑（Image Editing）正逐渐取代一次性生成，成为检验多模态模型理解、生成与推理能力的关键场景。我们该如何科学、公正地评测这些图像编辑模型？
斯坦福等新框架，用在线强化学习让智能体系统“以小搏大”，领先GPT-4o—— AgentFlow，是一种能够在线优化智能体系统的新范式，可以持续提升智能体系统对于复杂问题的推理能力。
