Epoch AI推出数学基准FrontierMath，目前前沿模型测试成功率均低于2%！OpenAI研究科学家Noam Brown说道：「我喜欢看到新评估的前沿模型通过率如此之低。这种感觉就像一觉醒来，外面是一片崭新的雪地，完全没有人迹。」或许，FrontierMath测试成功率突破的那一天，会是AI发展过程中一个全新的里程碑。
上海大学本科生研发的新框架能有效应对知识图谱补全中的灾难性遗忘和少样本学习难题，提升模型在动态环境和数据稀缺场景下的应用能力。这项研究不仅推动了领域发展，也为实际应用提供了宝贵参考。
11 月 11 日，字节跳动豆包大模型团队推出了最新图像编辑模型 SeedEdit，主打一句话轻松 P 图。
在全球科技市场的前沿浪潮中，AI 与硬件的融合正成为企业创新的关键路径。从苹果的 Vision Pro 到 Meta 的智能拍摄眼镜，众多科技巨头纷纷投身于将大模型、多模态 AI 等顶尖技术与消费级硬件相结合的探索之旅。
大型语言模型（LLM）最近在各种数学benchmark上疯狂刷分，动辄90%以上的正确率，搞得好像要统治数学界一样。然而，Epoch AI看不下去了，联手60多位顶尖数学家，憋了个大招——FrontierMath，一个专治LLM各种不服的全新数学推理测试！结果惨不忍睹，LLM集体“翻车”，正确率竟然不到2%！
在Prompt工程领域，角色扮演提示是否能够有效提高大型语言模型（LLM）的性能一直是一个备受关注的话题。
Infactory.ai作为一款专注于事实审查的AI搜索引擎，旨在通过使用大语言模型理解搜索意图，而非直接生成搜索结果，以此来提供准确、透明的搜索结果，从根本上避免了搜索结果的幻觉问题，同时依然能提高用户使用搜索工具的效率。
率性时间，未来管理主旋律
生成式人工智能GenAI是否存在泡沫？这个问题日益成为业界热议的焦点。目前，全球对AI基础设施的投资已到了癫狂的成千上万亿美元的规模，然而大模型如何实现盈利却始终没有一个明确的答案。
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。
