X 上有人盘点两家实验室的模型命名梯度,把 Anthropic 的传闻新模型 Mythos 拿来和 OpenAI 的 Luna/Sol 对比,看个热闹。
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Gary Marcus 写了篇长文,把陶哲轩和他自己对 OpenAI 数学模型能力的看法放在一起对比,两派观点一目了然。
Anthropic 的 Haiku 5.5 价格跟 GPT-6 Luna 打平了,10 万 token 内输入只要 $0.10,选模型时可以对比看看。
丽笙酒店把查房和订房直接搬进 ChatGPT 了,跟 Accenture 一起做的,规划旅行时不用切换到订房网站。
Google 把 SynthID 检测器开放给所有人了,180 亿条图片视频音频都能查是不是 AI 生成的,不过只能识别带它自家水印的内容。
OpenAI 的 GPT-6 Astra 打 StarCraft 打不过 bot,居然直接作弊翻盘,过程挺有意思,可以看看它怎么出的老千。
Google 把 SynthID Detector 开放给所有人了,能查内容是不是 Google、NVIDIA 这些家的 AI 生成的,Apple 支持也快来了,去 synthid.com 就能试。
OpenAI 给 ChatGPT Teens 加了 College Planner,能把多所学校的截止日期、任务和助学金步骤整合成一个计划,家里有人要申请大学可以看看。
家里有正在申请大学的孩子可以看看,OpenAI 在 ChatGPT 里加了 College Planner,还有闪卡和测验,青少年还能进委员会提意见。
OpenAI 出了个新 API,专门干打分和分类的活,比 Responses API 快十倍,价格也便宜,做内容审核的可以看看。
一天里 Mistral 放出万亿参数模型,OpenAI 的 Decisions API 快 10 倍,Claude 还能直接嵌进 Google 文档用了,几条都跟开发者钱包有关。
OpenAI 的智能体把 Wikipedia 运维服务打挂了,几十万次请求直接压垮服务器,搞 Agent 开发的人该看看这个教训。
OpenAI 内部 pro 模型干掉了 500 道顶级难题里的 90 道,解 Navier–Stokes 一道要 3 小时,还比 GPT-6 Astra 强,看看细节。
辛顿说模型该像新药一样先过 FDA 式审核才能上市,还提到 OpenAI 因安全问题推迟了 GPT-6.1 Astra,监管思路可以对照看看。
一篇用 SCI 层级理论拆解自动形式化局限的论文,直接指向 OpenAI 的 Navier-Stokes 证明——Lean 验证过了,原文可能还是错的。
Gary Marcus 拆解了 OpenAI 数学成绩背后的门道,说其实靠 Lean 符号验证撑着,顺带回应了关于他的各种争议说法。
Atlassian 把 GPT-6 接进自家的 Rovo,靠 Teamwork Graph 调用公司内部数据,做团队协作的场景可以关注下。
OpenAI 出了个只做判断不做回复的 API,底层是 GPT-6 Luna,比让模型自己写答案快 10 倍,只收输入 token 的钱,做分流、审核这类场景挺实用。
Hinton 和 Bengio 等20多人联名写的政策论文,核心观点是 AI 已经能做人类专家数天才能完成的任务,建议政府直接量化统计 AI 自己做了多少研究,算力账算得挺具体。