🔥51CTO热榜：2025-10-20

在AI竞赛中，Meta CEO扎克伯格视时间为唯一敌人，以数百亿美元和九位数年薪抢夺顶尖人才，内部革命加速工程部署，从小时级压至分钟级，只为撕开与OpenAI、谷歌的差距——这一切，是否预示着超级智能的加速到来？

GPT-5一场闹剧，让OpenAI出大糗了！让所有人都以为GPT-5破解了十道Erdos难题，没想到竟是查文献给出了答案。Hassabis点评，这太尴尬了。

人类能通过视觉线索轻松完成购物找零等日常推理，但现有AI模型在类似任务中表现欠佳。浙江大学的研究团队将小学数学题转化为多图视觉基准，评估模型能否「看懂」数学，揭示其跨场景推理短板，为下一代通用智能模型发展提供方向。

Meta开源DepthLM，首证视觉语言模型无需改架构即可媲美纯视觉模型的3D理解能力。通过视觉提示、稀疏标注等创新策略，DepthLM精准完成像素级深度估计等任务，解锁VLM多任务处理潜力，为自动驾驶、机器人等领域带来巨大前景。

马斯克忙着把人类送上火星时，也正在地球上进行着一项更私密的实验——「设计」自己的孩子。一场围绕「超级婴儿」的豪赌正在硅谷上演，这究竟是人类进化的未来，还是一场收割精英的精心骗局？

香港大学团队开创性地提出了 GPC（General Policy Composition，通用策略组合）框架，为这一挑战提供了全新的免训练解决方案。

来自 RAG 基础设施巨头 LlamaIndex 的这篇文章提供了一种演进主义的视角。它不认为 RAG 正在被替代，而是正在经历一个演进阶段，其中 AI 智能体成为一种全新的、更强大的 RAG 架构的核心。

这篇论文是首个关于 LLM 强化学习扩展的开源、大规模系统性研究，其内容非常翔实，结论也足够有参考价值，因此受到了 Ai2 科学家 Nathan Lambert 等人的强烈推荐。

就在今年陶哲轩都不得不在线为科研经费奔走，强调科研推动经济增长之时，诺奖用经济学奖给出了最佳辅助。

残差学习这把改变深度学习格局的 “钥匙”，其实早在30年前就已经诞生——Sepp Hochreiter在1991年就在使用循环残差连接解决梯度消失问题。

OpenAI 研究人员在社交媒体平台 X 上宣称取得了一项重大数学突破，但很快在学界批评声中撤回了这一说法。批评者包括 DeepMind 首席执行官德米斯・哈萨比斯（Demis Hassabis），他指出该团队的沟通方式“过于草率”。

来自上海交通大学和上海人工智能实验室的研究团队，带来了新的解决方案——MM-HELIX。

上海人工智能实验室联合浙江大学等机构的研究者，提出了IWR-Bench——一个旨在更真实地评估LVLM交互式网页重建能力的评测基准。

马斯克高调邀请卡帕西，与Grok 5来一场编程对决——就像当年的“卡斯帕罗夫大战深蓝”。

27FPS实时视频生成，35秒生成1分钟视频，英伟达联合MIT港大等团队提出的SANA-Video架构，得益于核心架构创新，视频模型具备了惊人的生成速度。

最近，两位研究人员仅用一个周末，便借助GPT-5解决了10个「百年悬案」级的埃尔德什难题。正如数学家陶哲轩所言，AI最有成效的应用是处理查文献等耗时环节，将研究者解放出来专注于思考。这标志着一种全新科研范式的到来，AI正成为重塑基础科学、加速人类接近真理的强大工具。

麻省理工学院最新研究预示着人类距离能够自主学习的AI又迈出了关键一步。该研究推出了一种全新的自适应大模型框架「SEAL」，让模型从「被动学习者」变为「主动进化者」。

AI拍长视频不再是难事！LongLive通过实时交互生成流畅画面，解决了传统方法的卡顿、不连贯等痛点，让普通人都能轻松拍大片。无论是15秒短片还是240秒长片，画面连贯、节奏流畅，让创作变得像打字一样简单。

10 月 17 日，OpenAI 研究人员 Mark Sellke 转发此贴更新，表示他和 Mehtaab 使用 GPT-5 模型进一步研究，通过数千次查询，针对 erdosproblems.com 网站上列为「开放」的 Erdős 问题进行了调查。

数学家们证明：该算法完成任务所需的时间可能会随着约束条件的数量呈指数级增长。

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