在讨论 AGI 或者通用机器人定义时，人们往往会自然联想到一些直观的衡量标准，比如 AI 能否解出高考题、在国际数学奥林匹克（IMO，International Mathematical Olympiad）上获得金牌，或者机器人能否胜任家务。
当马斯克的 Grok-4 还在用 “幽默模式” 讲冷笑话时，中国的科学家已经在用书生 Intern-S1 默默破解癌症药物靶点的密码 —— 谁说搞科研不能又酷又免费？
在WAIC 2025大会上，上海AI实验室首席科学周伯文和Hinton教授的尖峰对话轰动全场。而在科学探索上，实验室更是独辟蹊径开创「通专融合」大模型创新路线，全新一代科学大模型拿下多模态能力全球第一。
围棋因其独特的复杂性和对人类智能的深刻体现，可作为衡量AI专业能力最具代表性的任务之一。
OpenAI 研究员姚顺雨近期发布文章，指出：AI 下半场将聚焦问题定义与评估体系重构。在 AI 发展新阶段，行业需要通过设计更有效的模型评测体系，弥补 AI 能力与真实需求的差距。
近年来，随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，多模态理解领域取得了前所未有的进步。像 OpenAI、InternVL 和 Qwen-VL 系列这样的最先进的视觉-语言模型（VLMs），在处理复杂的视觉-文本任务时展现了卓越的能力。
是的，Rabbit，那个一度声名鹊起的第一代 AI 硬件公司，下场做 AI Agent 了。
去年 Anthropic 发布 Computer Use 的时候，引发了一次大家对 AI agent 的想象。
在InternVL-2.5上实现10倍吞吐量提升，模型性能几乎无损失。
清华智能产业研究院（AIR）博三在读，去年六月份，出于对语言模型 LLM 的强烈兴趣，加入了字节 as Top Seed Intern，在人工智能的最前沿进行探索。刚好这个话题和我现在做的工作强相关，我分享一下自己的观点和亲身体验。
