北京大学团队继VARGPT实现视觉理解与生成任务统一之后，再度推出了VARGPT-v1.1版本。该版本进一步提升了视觉自回归模型的能力，不仅在在视觉理解方面有所加强，还在图像生成和编辑任务中达到新的性能高度
今天凌晨，OpenAI 发布了新模型 GPT-4.1，相对比 4o，GPT-4.1 在编程和指令遵循方面的能力显著提升，同时还宣布 GPT-4.5 将会在几个月后下线。不少人吐槽 OpenAI 让人迷惑的产品发布逻辑——GPT-4.1 晚于 4.5 发布，以及混乱的模型命名，这些问题，都能在 OpenAI CPO Kevin Weil 最近的一期播客访谈中得到解答。
要理解上半场，看看它的赢家。你认为到目前为止最有影响力的 AI 论文是哪些？我尝试了斯坦福大学 224N 课程的测验，答案并不令人惊讶：Transformer、AlexNet、GPT-3 等等。这些论文有什么共同点？它们提出了一些训练更好模型的基本突破。但同样，它们通过在一些基准测试上展示一些（显著的）改进来发表论文。
前段时间，GPT-4o 火出了圈，其断崖式提升的生图、改图能力让每个人都想尝试一下。虽然 OpenAI 后来宣布免费用户也可以用，但出图慢、次数受限仍然困扰着没有订阅 ChatGPT 的普通人。
智能语音交互领域，学术研究也能如此酷炫。全球首个纯学术界自研的支持多人实时口语对话的语音情感大模型 ——“交交”，正式推出！
今天凌晨，OpenAI 的新系列模型 GPT-4.1 如约而至。
OpenAI重磅发布的GPT-4.1系列模型，带来了编程、指令跟随和长上下文处理能力的全面飞跃！由中科大校友Jiahui Yu领衔的团队打造。与此同时，备受争议的GPT-4.5将在三个月后停用，GPT-4.1 nano则以最小、最快、最便宜的姿态强势登场。
最近，Netflix 正在悄悄测试一项黑科技功能——由 ChatGPT 背后的 OpenAI 提供支持的智能搜索服务。这不仅仅是搜索条那么简单，它可能会彻底改变你跟内容平台“对话”的方式。
随着 OpenAI o1 和 DeepSeek R1 的爆火，大语言模型（LLM）的推理能力增强和测试时扩展（TTS）受到广泛关注。然而，在复杂推理问题中，如何精准评估模型每一步回答的质量，仍然是一个亟待解决的难题。传统的过程奖励模型（PRM）虽能验证推理步骤，但受限于标量评分机制，难以捕捉深层逻辑错误，且其判别式建模方式限制了测试时的拓展能力。
从 ChatGPT 引发认知革命到 GPT-4o 实现多模态跨越，AI 技术的每次跃迁都在印证一个底层逻辑 —— 数据质量决定智能高度。而今，这场 AI 浪潮正在反哺数据库领域，推动其从幕后走向台前，完成智能时代的华丽转身。
