科学家用AI重构《死海古卷》时间线，震撼圈内！最新研究显示，《但以理书》《传道书》部分古卷实际成书更早，甚至揭示了圣经作者线索。AI模型Enoch结合碳14定年与笔迹分析，首创AI定年方法，大幅超越传统古文字学。
1、深度研究实际场景 2、深度研究是什么，它用了什么能力？ 3、在深度研究上，AI 为啥比人强这么多？ 4、哪些问题，值得用深度研究方式来做？ 5、怎样用好深度研究，保持结果的稳定性？ 6、各类深度研究产品的特点以及使用技巧？
本研究由广州趣丸科技团队完成，团队长期致力于 AI 驱动的虚拟人生成与交互技术，相关成果已应用于游戏、影视及社交场景
OpenAI 发论文的频率是越来越低了，如果你看到了一份来自 OpenAI 的新 PDF 文件，那多半也是新模型的系统卡或相关增补文件或基准测试，很少有新的研究论文。
AI数学家来了！清华团队出品—— 他们推出AI Mathematician（AIM）框架，推理模型也能求解前沿理论研究，并且证明完成度很高。
AI工具帮助学生轻松完成作业，但过度依赖导致学习深度不足。研究显示，使用AI辅助的学生练习阶段表现优异，但独立考试时成绩显著下降。认知能力可能因“认知卸载”而退化，年轻群体更易受影响。教育界尝试禁用、引导或改革评估方式，但AI对学习本质的挑战仍未解决。
你好研究僧，听说刚刚中了顶会，却还在愁怎么做Poster（学术海报）？
智源研究院发布开源模型Video-XL-2，显著提升长视频理解能力。该模型在效果、处理长度与速度上全面优化，支持单卡处理万帧视频，编码2048帧仅需12秒。
长视频理解是多模态大模型关键能力之一。尽管 OpenAI GPT-4o、Google Gemini 等私有模型已在该领域取得显著进展，当前的开源模型在效果、计算开销和运行效率等方面仍存在明显短板。
前段时间，OpenAI 研究员姚顺雨发表了一篇主题为「AI 下半场」的博客。其中提到，「接下来，AI 的重点将从解决问题转向定义问题。在这个新时代，评估的重要性将超过训练。我们需要重新思考如何训练 AI 以及如何衡量进展，这可能需要更接近产品经理的思维方式。」（参见《清华学霸、OpenAI 姚顺雨：AI 下半场开战，评估将比训练重要》）
