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五一假期前，AI社区被一篇「GPT-5.5拥有近10万亿参数」的论文刷屏，今天这项研究就被研究者打假了！研究者表示，修正论文中的各种问题后，GPT-5.5的参数很可能约为1.5T。
来自USC、CMU、CUHK和OpenAI的全华阵容研究团队，提出了一种叫FD-loss的方法，把“算统计的样本池”和“算梯度的batch”彻底解耦。依靠数万张图像组成的大容量缓存队列或指数移动平均机制，稳定完成分布估算，仅针对当下小批量数据开展梯度回传。
DeepSeekV4的技术报告里有mHC，有CSA，有HCA，有Muon，有FP4……唯独没有Engram。Engram在今年1月由DeepSeek和北大联合开源，主要研究大模型的记忆与效率问题。
为了攻克这些制约具身智能领域发展的核心难题，清华大学智能产业研究院（AIR）DISCOVER Lab联合谋先飞技术、原力灵机、求之科技和地瓜机器人，提出了GS-Playground通用多模态仿真框架。
基于此，研究者在 89 个参数量已知的开源模型（规模从 1.35 亿到 1.6 万亿参数）上拟合出事实准确率与参数量的对数线性关系，拟合优度 R² = 0.917，并据此对闭源模型进行参数估算。
GPT Image 2的发布给整个AI圈带来了亿点点震撼。但很多人可能没注意到，幕后最会玩梗的居然是他——主力训练者陈博远。他和奥特曼同台主持，悄悄修好了中文渲染；给模型起代号“布基胶带”，还拿香蕉艺术品玩梗；为了秀模型的文字能力，设计了米粒刻字、漫画套娃、视觉证明题这些“彩蛋级”测试。
今天，OpenAI 官方播客发布了一期节目，让内部研究员 Sebastian Bubeck 和 Ernest Ryu 出来回答这一问题，毕竟大家都十分好奇。Ernest 近期刚加入 OpenAI 担任研究员，他之前是加州大学洛杉矶分校（UCLA）数学系的教授，研究优化和机器学习理论。他是最早尝试用 ChatGPT 解数学开放问题的那批人之一。
OpenAI正儿八经写了一篇研究复盘，标题看起来却像个段子： GPT-5.5爱说哥布林，正是这两天OpenAI用户最热议话题。起初，是有人发现Codex系统提示词中特别强调了两遍：禁止谈论哥布林、妖精、巨魔等生物。
OpenAI刚用Deep Research抢了先手，谷歌直接掀桌！DeepMind祭出研究智能体双杀，Max版质量评分从66.1%暴拉到93.3%，知识工作自动化的军备竞赛正式进入贴身肉搏。
来自华为泰勒实验室、北京大学和上海财经大学的研究团队提出了 SHAPE（Stage-aware Hierarchical Advantage via Potential Estimation），给推理链装上了一套「里程碑 + 推理税」机制——不仅告诉模型每一步推得对不对，还让它为啰嗦付出代价。结果是：准确率平均提升 3%，token 消耗直降 30%。