在应用开发中，开发环境下能正常运行的代码与能在生产环境中稳定生存的代码之间的差异，关键在于防御性编程。传统编程往往聚焦于"理想路径"（即一切顺利的情况），而防御性编程则假设所有可能出错的情况最终都会发生。

为了争夺有限的GPU，OpenAI内部一度打得不可开交。2024年总算力投入70亿美元，但算力需求依旧是无底洞。恰恰，微软发布了全球首台GB300超算，专供OpenAI让万亿LLM数天训完。

需要强调的是，“禁止使用 else”并不是一条必须无条件遵守的铁律。它的真正目的是促使我们思考。

「AI教父」Hinton毕生致力于让机器像大脑般学习，如今却恐惧其后果：AI不朽的身体、超凡的说服力，可能让它假装愚笨以求生存。人类对「心智」的自大误解，预示着即将到来的智能革命。

研究团队设计了一套适应VLM特性的自博弈框架Vision-Zero。

近日，Meta 超级智能实验室（Meta Superintelligence Labs）与牛津大学的研究者发布了一篇长达 33 页的重磅论文，通过超过 100 组受控实验、耗费 50 万 GPU 小时的庞大研究，系统性地揭开了 LLM 视觉先验的来源。

华盛顿大学（UW）SyFI实验室的研究者们提出了一个创新的解决方案：LLMc，即利用大型语言模型自身进行无损文本压缩的引擎。

此次通义千问官方发布Qwen3-VL的“烹饪书”，对于懂技术的开发者或不懂技术的普通用户来说，都是一个利好消息。对开发者而言，它可以大幅缩短开发周期，提供了现成的“轮子”；对于用户来说，也可以便捷地体验到多模态AI的魅力，降低使用门槛。

五年倒计时已经开始。UC伯克利大牛Sergey Levine直言：机器人很快就会进入真实世界，接手的不只是厨房与客厅，还可能是工厂、仓储，甚至数据中心建设。真正的革命，是「自我进化飞轮」一旦启动，就不会停下。

陶哲轩只是按自己直觉给了一个大致方向，GPT-5 Pro就从复杂计算到严谨证明一气呵成，帮助陶哲轩捕捉关键逻辑，突破传统思维局限。