10个小模型并联跑赢GPT-4.1！无额外训练，方法仅4步
10个小模型并联跑赢GPT-4.1！无额外训练，方法仅4步近年来，语言模型技术迅速发展，然而代表性成果如Gemini 2.5Pro和GPT-4.1，逐渐被谷歌、OpenAI等科技巨头所垄断。
来自主题: AI技术研报
6666 点击 2025-05-31 15:35
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近年来，语言模型技术迅速发展，然而代表性成果如Gemini 2.5Pro和GPT-4.1，逐渐被谷歌、OpenAI等科技巨头所垄断。
在今年 ICLR 会议上，我们被问到最多且最有意思的问题是：像 Jina AI 这样的向量搜索模型提供商，除了在 MTEB 上做基准测试，会不会做些氛围测试 （Vibe-testing)？
好家伙，AI意外生成的内核（kernel），性能比人类专家专门优化过的还要好！
GPT-4o-Image也只能完成28.9%的任务，图像编辑评测新基准来了！360个全部由人类专家仔细思考并校对的高质量测试案例，暴露多模态模型在结合推理能力进行图像编辑时的短板。
现在，请大家一起数一下“1”、“2”。OK，短短2秒钟时间，一个准万亿MoE大模型就已经吃透如何解一道高等数学大题了！而且啊，这个大模型还是不用GPU来训练，全流程都是大写的“国产”的那种。
就在刚刚，中兴通讯星云大模型获推理榜总分第一，总榜并列第二！而在数学推理、科学推理、代码生成的细分赛道上，它同样表现抢眼。更难得的是，它是业内少数通过国家级权威安全认证的大模型。
文章以第一人称视角，讲述一名AI自媒体博主因行业竞争与技术迭代陷入深度焦虑的过程，最终通过反思意识到焦虑源于攀比与生存恐惧，而非技术本身。核心观点是接纳自身局限、明确独特价值、转向合作与好奇驱动，并提出三条实用建议，强调应对AI焦虑需聚焦个人定位而非盲目追赶。
豆包、文心一言、DeepSeek、元宝……这些国产AI工具，正在大规模进入职场内容流里。我们以为它们是工具，其实它们更像是一种“说得太像真的语气”，让每个使用者都可能在不经意间交出判断力。
文章探讨AI时代深度思考的困境：大语言模型使人类思维系统萎缩，即时生成内容取代有机思考过程，削弱直觉与思辨力。作者以自身创作瓶颈为例，指出依赖AI导致认知基础流失，廉价知识无法替代深层理解，强调原始思考过程的价值，认为未经修饰的人类思考仍有独特意义。
多模态大模型（MLLM）在静态图像上已经展现出卓越的 OCR 能力，能准确识别和理解图像中的文字内容。MME-VideoOCR 致力于系统评估并推动MLLM在视频OCR中的感知、理解和推理能力。