o3 是 o1 系列模型的继任者。这类模型的特点是让模型在回答问题之前花更多时间思考（推理），从而提高回答的准确率。不过，OpenAI 在命名上跳过了 o2。据 The Information 报道，这么做是为了避免版权问题，因为英国有家电信公司名叫 O2，可能引起混淆。Sam Altman 在今天下午的直播中证实了这一点。

在本论文中，我们提出了一种基于相对距离矩阵 D(R,O) 的新颖表征方法，用于捕捉机器人手与物体之间的交互信息，从而提升灵巧手的抓取性能。与现有方法过于依赖特定物体或机器手表示的局限性不同，我们的方法通过引入统一框架弥合了这种差距，并在不同机器人和物体几何形状之间实现了良好的泛化能力。

近日，北卡罗来纳大学教堂山分校、谷歌 Cloud AI Research、谷歌 DeepMind 的一个联合团队。他们发布的论文表明，逆向思维可以显著 LLM 的推理能力，并且不限于数学任务。他们还提出了一个名叫 RevThink 的框架，可将逆向思维「灌输」给语言模型。

在本文中，研究者提出了视觉预测指令调整（Visual-Predictive Instruction Tuning，VPiT），它是视觉指令调整的简单扩展，建立在将连续视觉 token 作为输入传递给 LLM 的现有范式之上。VPiT 训练 LLM 以在微调阶段输出连续视觉 token 和离散文本 token。

这次直播还公布了o3-mini，支持低中高三种思考程度设置。主要展示了代码能力，低设置下o3-mini和o1-mini差不多，中高设置已经超过了o1正式版。

FastExcel 依然是原来的那个 EasyExcel，但又不完全是 EasyExcel，希望 FastExcel 越做越好。各位小伙伴们，一起体验起来吧。

本文我们详细地介绍了 MyBatis 的缓存策略，包括一级缓存适用于单次请求中的重复查询，而二级缓存适用于跨请求的共享缓存。

在本文中，我将向你解释什么是目标检测和图像分类，如何训练模型，最后，我将同时使用目标检测和图像分类模型来分类和检测狗的品种。

Rig（ARC） 是一个基于 Rust 优势面向 LLM 工作流引擎的 AI 系统构建框架，目的是要解决更底层的性能优化问题。

今天就介绍关于一个业务：状态变多、条件分支增多、状态转换规则、依赖关系变复杂，导致代码难以维护，代码可重用性和可扩展性变差这个问题，一套可复用解决方案。

在考虑担任首席AI官这一战略职位时，候选人需精心准备谈判，以确保长远发展。

本文实现热插拔AOP就在于对advice、advised、advisor、pointcut​概念的理解，这是实现热插拔AOP的前提。

本文将全面深入地探讨 SQL 中计算字段的概念、应用和优化策略，并结合实际案例帮助您更好地掌握这一重要技能。

这是来自Osmo公司的最新技术，它们刚刚首次实现了由AI生成的李子味道。

AGI-Eval 最新的高难度数学评测集 Math Pro Bench，试题来源包括全国高中数学联合竞赛、美国数学邀请赛、全国硕士研究生招生考试等。

多伦多大学教授John Friedlander评价说，索尼和格林的这项研究表明高尔斯范数可以作为新领域的强大工具。

我们或许可以称o3是「更高级的推理AI」，而远不是AGI。

微软下一代14B小模型Phi-4出世了！仅用了40%合成数据，在数学性能上击败了GPT-4o，最新36页技术报告出炉。

OpenAI连续12场发布会刚刚结束，大家最想看的GPT-5/4.5影子都没有，于是华尔街日报这边爆料了。

北京大学等研究团队优化了Sdcpp框架，通过引入Winograd算法和多项策略，显著提升了图像生成速度和内存效率，最高可提速4.79倍。