AI会有情感吗？机器人会不会感知到疼痛？未来人类与AI的边界在哪里？我们梳理了"互联网女皇"玛丽·米克尔、"AI教父"杰弗里·辛顿、科技预言家凯文·凯利、DeepMind CEO德米斯·哈萨比斯的近期访谈，他们从诸多维度，各自表达他们心中的AI时代图景。
当前，强化学习（RL）在提升大语言模型（LLM）推理能力方面展现出巨大潜力。DeepSeek R1、Kimi K1.5 和 Qwen 3 等模型充分证明了 RL 在增强 LLM 复杂推理能力方面的有效性。
这两天，很多媒体都在写用AI考高考题的内容。
苹果最新大模型论文，在AI圈炸开了锅。 有人总结到：苹果刚刚当了一回马库斯，否定了所有大模型的推理能力。
Test time scaling范式蓬勃发展。推理模型持续快速改进，变得更为高效且价格更为亲民。在评估现实世界软件工程任务（如 SWE-Bench）时，模型以更低的成本取得了更高的分数。以下是显示模型变得更便宜且更优秀的图表。
模型卷得差不多了，AI硬件竞争开启了。Google前脚刚在I/O大会上预告，整合了Gemini AI的Android XR设备即将问世；OpenAI就紧随其后，宣布将以近65亿美元（约合人民币468亿元）的全股权交易方式，收购一家硬件初创公司IO。
即梦AI的图片3.0生图功能更新之后基本是国内图像模型的天花板了，尤其是在日常的设计任务上，基本上人人都能做海报。
国内大厂探索AI变现呈现四类方式：模型产品(订阅)、模型服务(MaaS)、AI功能嵌入主业、算力基础设施。百度、阿里、腾讯、华为处于第一梯队，AI显著拉动营收增长；快手、字节、美图属第二梯队，AI提效主业或打造爆款应用初见成效；科大讯飞、昆仑万维尚处投入期。虽部分路径初步盈利，但巨额研发投入远超当前回报，尚无企业实现AI正现金流，技术投入更多带来市值提升效应。
还在让大模型写高考作文？有本事做高考数学卷子。 又是一年高考时。 这届考生上午刚经历了抽象作文的洗礼，下午又被数学无情创飞。
通过这份全面指南探索大语言模型(LLMs)的关键概念、技术和挑战，专为AI爱好者和准备面试的专业人士精心打造。
