Scaling Law撞墙，扩展语言智能体的推理时计算实在太难了！破局之道，竟是使用LLM作为世界模型？OSU华人团队发现，使用GPT-4o作为世界模型来支持复杂环境中的规划，潜力巨大。
OpenAI开发者日新加坡站今天启幕，果不其然，ChatGPT又出手了： Gemini刚在竞技场头把交椅上坐了不到一周，最新版ChatGPT轻轻一更新，第一再次易主。
在「全球最难LLM评测榜单」上，国产万亿参数模型杀入全球第五，拿下中国第一！国内明星初创阶跃星辰的这个自研模型太过亮眼，甚至引起了外国网友的热议。
算起来，距离 5 月 14 日 OpenAI 发布 GPT-4o 高级语音模式已经过去了半年时间。在这期间，AI 实时语音对话已经成为了有能力大厂秀肌肉、拼实力的新战场。
随着AI大模型在今年618前夕打起价格战，当以GPT-4o为代表的多模态大模型将交互体验也推向更高的层次，也意味着杀手级AI应用或许真的来到了奇点时刻。如今AI行业的创业者已经不再聚焦大模型，而是开始尝试用AI赋能具体的应用场景。
对于 LLM 从业者来说，让 LLM 落地应用并发挥作用需要手动构建并反复调试 Agentic Workflow，这无疑是个繁琐过程，一遍遍修改相似的代码，调试 prompt，手动执行测试并观察效果，并且换个 LLM 可能就会失效，有高昂的人力成本。许多公司甚至专职招聘 Prompt Engineer 来完成这一工作。
OpenAI出了个新功能，直接让ChatGPT输出的速度原地起飞！ 这个功能叫做“预测输出”（Predicted Outputs），在它的加持之下，GPT-4o可以比原先快至多5倍。
视觉语言模型（如 GPT-4o、DALL-E 3）通常拥有数十亿参数，且模型权重不公开，使得传统的白盒优化方法（如反向传播）难以实施。
与最先进的开源方法甚至闭源模型 GPT-4o 相比，MMedAgent 在各种医疗任务中实现了卓越的性能。此外，MMedAgent 在更新和集成新医疗工具方面表现出效率。
一群大模型玩你画我猜，人类一旁围观超起劲儿。 就像下面这张图展示的，由Grok画长颈鹿，一堆大模型根据生成内容猜答案。参赛选手包括GPT-4o、Claude、Llama、Gemini、Grok等。
