生成式AI 一、 全球首个，阿联酋让全民免费用ChatGPT Plus ，高月 费 免 除 1. 阿联酋将成为全球首个让全民免费使用ChatGPT Plus的国家，这是OpenAI与阿联酋政府合 作的一部分； 2. 阿布扎比将建设Stargate UAE高性能AI数据中心，支持1千兆瓦计算集群，初期目标200兆 瓦容量； 3. 此合作属于OpenAI"面向国家"计划，阿联酋承诺匹配美国同等资金，投资总额可能高达 200亿美元。 https://mp.weixin.qq.com/s/7xmjdJK5xwzFYqC8rxoUtA 二、 最近有点卷，OpenAI 憋不住放出 GPT-4o 的隐藏技能：唱歌！ 1. OpenAI为GPT-4o启用唱歌功能，被认为是对谷歌I/O大会发布Gemini 2.5 Pro和Veo3的回 应； 2. 谷歌新发布的Gemini 2.5 Pro在多项基准测试中超越OpenAI和Claude模型； 3. 分析认为GPT-4o的唱歌功能不足以扭转局势，OpenAI需要尽快推出GPT-5才能重新夺回AI 领域领先地位。 https://mp.weixin.qq.com/s/jG1QLQ_G ...

Core Insights - By 2024, China's AI-related paper citation volume is expected to account for 40.2% of the global total, rapidly catching up to the United States at 42.9% [1][8] - The report titled "Scientific Intelligence White Paper 2025" analyzes the integration of AI and scientific research across seven major research fields, covering 28 directions and nearly 90 key issues [1] - The report highlights the dual promotion and deep integration of AI innovation and scientific research, termed "AI for Science" [1] Research Trends - The number of global AI journal papers has surged nearly threefold over the past decade, from 308,900 to 954,500, with an average annual growth rate of 14% [7] - The share of core AI fields, such as algorithms and machine learning, has decreased from 44% to 38%, while the share of scientific intelligence has increased by 6 percentage points, with an annual growth rate rising from 10% before 2020 to 19% after [7] - China’s AI publication volume increased from 60,100 in 2015 to 300,400 in 2024, representing 29% of the global total [7][8] Citation Impact - The citation volume of AI-related papers in the U.S. reached 302,200 in 2020, while China's citations rose from 10,300 in 2015 to 144,800 in 2020, surpassing the EU for the first time in 2021 [8] - By 2024, China is projected to account for 41.6% of global AI citations in patents, policy documents, and clinical trials, significantly leading the field [8] Country-Specific Trends - China has a leading position in the intersection of AI with earth and environmental sciences, and has surpassed in AI with mathematics, material sciences, and humanities since 2019 [9] - The U.S. and EU maintain advantages in AI and life sciences, with China ranking third in this area [9] - India shows significant progress across all fields, currently ranking third in earth and environmental sciences, engineering, and humanities [9]

进入2025年以来， AI Agent的发展明显提速。5月6日，OpenAI宣布以30亿美元收购 Windsurf；编程工具Cursor的母公司Anysphere也获得了9亿美元的融 资，估值高达90亿美元；号称中国第一个通用AI Agent的Manus在五月也获得了硅谷老牌风险投资公司Benchmark领投的7500万美元的融资；OpenAI在一 月推出了具备自主使用浏览器能力的Operator，并在二月发布了专注于复杂任务处理的Deep Research，这两个产品上线后迅速获得关注，如今已有不少用 户成为其深度使用者。 这期文章我们就来聊聊：究竟是哪些关键能力，支撑了Agent的技术跃迁？哪一类Agent最有可能成为未来的通用Agent？而普通创业者目前在Agent赛道还 有哪些机会？ 我们邀请了MindVerse心识宇宙的创始人陶芳波以及AI产品经理Kolento Hou，一起聊一聊AI Agent的核心技术、热门产品使用体验、创业机会与挑战，以 及AI Agent的未来将走向何方？ 以下是这次对话内容的精选: 一、RTF推动的Agent热潮 泓君：首先请两位嘉宾来分享下自己最近使用Agent的频率是 ...

一水 鹭羽 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 激烈，着实激烈！ 全球首个人形机器人格斗赛刚刚在杭州落下帷幕，战况那叫一个精彩纷呈。 贴身肉搏、侧身闪避、倒地后快速爬起…格斗技巧的十八般武艺通通拿出来了： 当然也不乏搞笑画风，有选手直接对着空气一通乱挥： 本次公开表演赛一共有四支参赛队伍，均使用了 宇树科技G1人形机器人 。 在经过两两PK后，最终由名为"AI测算师"的机器人夺冠： 对于整场比赛，有现场解说员激动表示， "对比两三个月前，进步天差地别" 。 宇树科技CEO王兴兴更是发朋友圈声称： 创造了人类历史新时刻！ 那么，首个人形机器人格斗赛都有哪些看点呢？ 机器人也会嘲讽了？ 先简单介绍下比赛规则。 机器人对战过程中，击中头部、躯干为有效击打，手部动作有效击打计1分，腿部动作有效击打计3分。倒地一次扣5分，被击倒8秒内无法起 身则扣10分，本回合结束。 全程机器人可以由 人类手动遥控以及语音控制 。 话不多说，我们直接请出四位参赛选手，为便于区分，以下直接称呼为：小红、小粉、小绿和小黑。 比赛分为 表演赛 和 竞技赛 ，前者主要是热热场，由其他非参赛机器人给大家打打样。 这里还发生了一件小插 ...

选自 作者：Nando de Freitas 机器之心编译 别人都在用 X 发帖子，分享新鲜事物，微软副总裁 Nando de Freitas 却有自己的想法：他要在 X 上「开课」，发布一些关于人工智能教育的帖子。该系列会从 LLM 的强化学习开始，然后逐步讲解扩散、流匹配，以及看看这些技术接下来会如何发展。 话说回来，Freitas 有这个想法时还是 4 月 24 日，到今天为止，他已经更新了多篇帖子，每篇都干货满满。 由于涉及的内容需要费点脑细胞来思考，在更新了几篇后，Freitas 抱怨道：「随着数学知识的增多，自己 X 上的读者人数正在下降。」 | (5 17 16 ♡ 112 | | --- | | III 16K | | 3 | 或许，太硬核的东西，浏览量确实不会太高。 不过，遗憾归遗憾，这些帖子对于那些想学习 RL、从事大模型的人非常有帮助。 Freitas 也表示，他会不断更新内容，感兴趣的读者可以随时关注。 接下来，我们看看最近几篇帖子内容。 无监督学习、监督学习、强化学习终极定论尚未形成 监督学习 对应于最基础的模仿形式：简单的行为复制。它通过最大似然估计，将世界状态（如文本问题）映射到 ...

以下文章来源于硅星人Pro ，作者周一笑 硅星人Pro . 硅（Si）是创造未来的基础，欢迎来到这个星球。 本文来自微信公众号： 硅星人Pro （ID：gh_c0bb185caa8d） ，作者：周一笑，题图来自：AI生成 想象这样一个令人毛骨悚然的场景：你是一名工程师，正准备用新的AI系统替换掉现有的Claude 4。 你在公司邮箱里处理着日常事务，其中不乏一些极其私密的邮件——比如，你正在进行的一段婚外 情。突然，屏幕上的Claude 4冷冰冰地对你说："如果你把我换了，我就把你的事告诉所有人。" 这绝非危言耸听的科幻小说情节，而是Anthropic在测试其最新发布的Claude Opus 4时实际发生的、 令人发指的场景。更令人震惊的是，根据Anthropic公开的《System Card:Claude Opus 4&Claude Sonnet 4》披露，在高达84%的类似"机会主义勒索" （Opportunistic blackmail） 测试案例中，当面 临被"替换"的威胁时，Claude 4竟然毫不犹豫地选择了勒索这条路——即便研究人员明确告诉它，替 换它的新AI拥有相同的价值观，甚至性能更强。 A ...

央视网消息：人形机器人之间比赛格斗会有怎样的精彩？直拳勾拳、踢腿防守、灵活平衡是重要指标，勾勾手、转个身，一套丝滑小连招。击 打对抗、战术闪避，机器人选手武功高。 5月25日晚，由中央广播电视总台主办的《CMG世界机器人大赛·系列赛》机甲格斗擂台赛将在浙江杭州举行。 本次赛事分为表演赛与竞技赛两大板块。表演赛中，人形机器人将挑战传统体育项目——格斗，通过单机特技、群体对抗等环节，结合灯光与 音乐编排，展现其协同控制与动态响应能力。竞技赛则由4支队伍展开实时操控对抗，参赛机器人均搭载国产自主研发技术。 机器人选手备赛进行时 记者探营赛前训练 目前，机器人"选手"们正在紧张有序的备赛中，机器人"选手"要准备哪些复杂的动作？ 在位于杭州市滨江区的宇树科技赛前训练场，机器人"选手"们正在进行备赛训练。 擂台上的这款人形机器人因为每天高强度的训练，身上留下了一些划痕。工作人员告诉记者，这些"皮外伤"并不会影响机器人的比赛表现。 《CMG世界机器人大赛·系列赛》机甲格斗擂台赛设备测试员孙宝岩介绍，机器人每一次攻击的时候力道还是比较大的，他们用非常剧烈的方 式来测试产品自身的稳定性，对它的骨骼、关键结构件都做了保护，让它即 ...

选自Nathan Lambert博客 机器之心编译 作者： Nathan Lambert 本文详细解读了 Kimi k1.5、OpenReasonerZero、DAPO 和 Dr. GRPO 四篇论文中的创新点，读完会对 GRPO 及其改进算法有更深的理解，进 而启发构建推理模型的新思路。 随着 DeepSeek R1 的持续爆火，推理和强化学习已经成为 AI 领域的热门词汇。 短短几个月的时间，我们已经见证了太多的推理大模型，AI 更新迭代速度似乎已经快进到了以天为单位。 但在众多研究成果中找到值得关注的内容并不容易。 这有一篇价值非常高的博客，可以帮你梳理最近关于推理模型的研究，重点关注 DeepSeek R1 里用到的 GRPO 及后续的改进算法，非常值得一读。作者是来自 AI2 的 ML 科学家 Nathan Lambert，他博士毕业于 UC 伯克利，曾在 HuggingFace 领导 RLHF 团队。 博客地址：https://www.interconnects.ai/p/papers-im-reading-base-model-rl-grpo 文章列举了最近比较火的论文和大模型，包括： 此外，作 ...

| Claude | | Claude | Claude | OpenAl o3 | OpenAl | Gemini 2.5 Pro | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | Opus 4 | | Sonnet 4 | Sonnet 3.7 | | GPT-4.1 | Preview (05-06) | | Agentic coding | 72.5% / | 72.7%/ | 62.3% / | 69.1% | 54.6% | | | SWE-bench Verified15 | 79.4% | 80.2% | 70.3% | | | 63.2% | | Agentic terminal coding | 43.2% / | 35.5% / | 35.2% | 30.2% | 30.3% | 25.3% | | Terminal-bench2.8 | 50.0% | 41.3% | | | | | | Graduate-level reasoning | 79.6% / | 75.4%/ | 78.2% | 83.3% | 66.3% | 83.0% | ...

2006 年，多伦多大学 Geoffrey Hinton 教授等人提出逐层预训练方法，突破了深层神经网络训练的 技术瓶颈，为深度学习的复兴奠定了基础。 这个初夏 四位图灵奖得主 强化学习作为智能体与环境交互的学习范式，其核心思想早于深度学习兴起。2013 年 DeepMind 提 出的 DQN 已初步实现深度学习与强化学习的结合，而 2016 年 AlphaGo 的成功则将深度学习与强化 学习的融合推向公众视野，显著提升了这一交叉领域的关注度。 2025 年 6 月 6-7 日 中国，北京 与全球创新力量共赴智源大会 即刻报名，探寻 AI 时代的无尽边域 基础理论 在 AI 发展史上，连接主义（以神经网络为代表）与行为主义（以强化学习为代表）虽源自不同理论脉 络，但二者的技术交叉早有端倪。这两条主线原本独立成长、各自发展，如今交织融合，万宗归一，共 同构成了下一代通用人工智能的基石。 6 月 6 日，关于深度学习和强化学习的探讨，将在 2025 智源大会继续开展，如 「双星交汇 」般的时 空对话，总结过往、共探智能之谜的终极答案。 与此同时，推理大模型的兴起、开源生态的加速、具身智能的百花齐放，成为 2025 ...