来源：环球网 【环球网科技综合报道】2月5日消息，据Business Insider报道，OpenAI近日通过招聘启事宣布组建广告 诚信专项团队，为即将启动的ChatGPT广告业务筑牢安全防线，保障用户信任与商业合规并行。 对于科技巨头的大规模广告业务而言，组建专项团队打击广告欺诈、保障品牌安全已是行业常规做法。 此前OpenAI已确认，将在美国地区的ChatGPT免费版及基础订阅版中开展小规模广告测试，用户未来几 周内即可看到相关广告。参与测试的广告主需最低投入20万美元（约合138.9万元人民币），OpenAI将 统计广告点击量和曝光量，并探索更多效果衡量方式。 目前，OpenAI发言人已证实上述广告测试相关安排，但对于广告诚信岗位招聘事宜未予进一步置评。 （纯钧） 据1月下旬发布的招聘信息显示，该团队属于科技行业常见的"0→1"初创团队，核心职责包括设计广告 安全保障系统、开发客户身份验证（KYC）系统，以及制定广告展示位置与展示方式规则。其中，客 户身份验证系统将用于核实广告商身份、评估风险等级，是防范诈骗广告及有害内容的关键风控手段； 而广告展示规则的制定，将在扩大广告业务规模的同时，维系用户对Ch ...

2月4日，Nature刊登了一项由华盛顿大学与艾伦人工智能研究所主导研发的科研成果——OpenScholar。这是全球首个专为科学研究设计的、全开源的检 索增强生成（RAG）语言模型。它不仅能精准检索、拒绝幻觉，更能生成高质量的引用式回答。 OpenScholar 的引文准确率与人类专家相当，虽然仍需进一步优化，但该工具有望帮助科学家处理复杂且日益繁重的科学文献综述任务。 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-025-10072-4 尽管大语言模型（LLM）在许多领域表现出色，但在科研辅助任务中仍面临严峻挑战：随着科学文献总量的快速增长，模型难以跟上最新进展，且常伴 随严重的"幻觉"现象。实验数据显示，GPT-4o 在引用科学文献时，产生错误引用的比例高达 78% 至 90%。 OpenScholar 通过整合 4500 万篇开放获取论文和独特的自反馈机制，实现了精准的文献检索与准确的引用生成，有效解决了现有模型在科学知识合成中的 准确性与可信度问题。 首个全开源的科学文献综述AI系统 OpenScholar 是一个专门为科学研究任务设计的检索增强语言模型。它 ...

中文大模型基准测评2025年年度报告 2026.02.04 —— 2026开年特别版：含1月底重磅模型动态评测 SuperCLUE团队 精准量化通用人工智能（AGI）进展，定义人类迈向AGI的路线图 Accurately Quantifying the Progress of AGI, Defining the Roadmap for Humanity ' s Journey towards AGI. 一、2025年关键进展 1. 2025年最值得关注的中文大模型全景图 2. 2025年最值得关注的智能体产品全景图 3. 2025年年度大模型关键进展 4. 2025年全年SuperCLUE通用基准测评海内外大模型Top3 报 告 目 录 二、2025年年度测评结果与分析 三、SuperCLUE中文竞技场介绍 四、SuperCLUE专项测评基准介绍 1. 2025年年度中文大模型基准测评介绍 2. 2025年全球大模型中文智能指数排行榜 3. 2025年SuperCLUE模型象限 4. 2025年SuperCLUE模型能力格局 5. SuperCLUE2025年年度测评六大任务国内Top3 6. SuperCL ...

近期，随着智谱华章、MiniMax与天数智芯、壁仞科技等企业密集登陆港交所与科创板，中国AI产业正 式迈入了商业验证与规模化应用的新阶段。 智通财经获悉，业内普遍认为，单点技术的突破不足以赢得这场竞争，生态的协同，尤其是模型与芯片 的"双向奔赴"，正成为国产AI能否真正自主的关键。 然而，回到产业现实中，在英伟达构建的生态高墙下，国产芯片（核心股）面临的"卡脖子"困境依然存 在。部分已上市GPU公司股价在经历大幅上涨后出现明显回调，一定程度上也反映出市场对其商业化路 径和长期成长逻辑的审视。 中金指出，回顾2025年，全球大模型技术能力向前演进，逐步攻克生产力场景，在推理、编程、 Agentic以及多模态等能力方向取得明显进步，但模型通用能力在稳定性、幻觉率等方面仍存在短板。 既然国产芯片（核心股）在绝对算力（核心股）上难以短期追平英伟达，那就从系统效率、场景贴合度 上寻求超越。近期芯片企业和大模型企业的发布中，都在强调"国产适配"，即通过联合优化提升算力利 用效率，加速大模型在各行业场景中的应用落地。 展望2026年，中金认为大模型在强化学习、模型记忆、上下文工程等方面将取得更多突破，从短context 生 ...

新春临近，AI产业竞争日渐升温。今年以来，百度、阿里、DeepSeek围绕基础大模型密集发布新技 术、新产品，加速抢占AI创新制高点。 1月22日，百度上线采用原生全模态统一建模技术的文心大模型5.0正式版，支持文本、图像、音频、视 频等多种信息的输入与输出；1月26日，阿里发布千问旗舰推理模型Qwen3-Max-Thinking，创新推理技 术，实现性能跃升；随后，DeepSeek推出全新DeepSeek-OCR-2模型并开源。业内专家认为，短时间 内，中国AI"进入三足鼎立格局"，创新步伐明显加快。 基础大模型的演进决定了AI应用能力的上限。文心大模型5.0正式版以原生全模态架构引领技术革新， 塑造竞争优势。百度相关负责人介绍，与业界多数采用"后期融合"的多模态方案不同，文心大模型5.0 正式版采用统一的自回归架构进行原生全模态建模，将文本、图像、视频、音频等多源数据在同一模型 框架中进行联合训练，使得多模态特征在统一架构下充分融合并协同优化，实现原生的全模态统一理解 与生成。此前公布的LMArena全球大模型竞技场榜单中，文心大模型5.0正式版多次位居文本榜和视觉 理解榜国内第一，跻身国际第一梯队。 阿 ...

日前，2026陕西省人工智能和大数据产业发展大会在西安召开，会上发布了《陕西省人工智能（大 数据）产业链发展研究报告（2025）》。《研究报告》数据显示，截至目前，陕西省人工智能（大数 据）产业链相关企业达到26671家，产业链实力、创新能力和发展环境指标得分均居西部前列。 陕西省区域大数据产业协会负责人介绍，《研究报告》由陕西省区域大数据产业协会、西安交通大 学管理学院、中国（西安）数字经济发展监测预警基地等单位主编，旨在提供产业发展数据，科学分析 产业发展现状，帮助产业应对市场变化，推动产业链高质量发展。 此外，大会上，陕西省大数据集团有限公司发布了"智+云产品"体系。该产品体系可为企业提供从 算力支撑、算法集成到场景应用的一体化解决方案，将进一步降低AI技术应用门槛，加速人工智能在 智能制造、智慧城市、数字政务等领域的规模化落地。（记者：沈谦） 《研究报告》分析了陕西省人工智能（大数据）产业链科技创新情况，陕西省人工智能与大数据产 业科技创新呈现"高校引领、企业跟进"的发展格局。陕西相关部门积极支持科研院校和企业开展技术攻 关，研发推出了一批人工智能（大数据）领域的算法、平台及软件，同时已布局应用的行业 ...

更多AIGC资讯…… 扫码可订阅产业日报 欢迎加入 睿兽分析会员 ，解锁 AI、汽车、智能制造 等相关 行业日报、图谱和报告 等。 上述知情人士表示，此次3500亿美元的估值与公司正在进行的募资谈判估值一致，且为投前估值， 即该估值未计入本次拟募集的资金。Anthropic方面拒绝对此事置评。因相关事宜未公开，该知情人 士要求匿名并表示，此次要约收购的具体细节尚未敲定。（东方财富网） 2.【 英伟达据悉接近达成协议在OpenAI最新一轮融资中投资200亿美元】 2月4日消息，英伟达 据悉接近 达成协议在OpenAI最新一轮融资中投资200亿美元。（新浪财经） 3.【 OpenAI拟运用AI助力药企研发并从中获利】 2月4日消息，据报道，OpenAI首席执行官山姆·奥特曼 表示，公司可能考虑投资大量运用其人工智能技术研发新药或新疗法的公司或提供补贴，并可能通过收 取专利或使用权费用获得回报。奥特曼称，人工智能开发者可以选择与制药公司合作，共同承担使用其 人工智能模型的费用，并随后从该公司的研究成果中获得"一定比例的分成"。他指出，他们目前尚未有 此类合作。（财联社） 4.【微软提拔销售高管，全力布局人工智能业务 ...

中金点睛 摘要 近期，国内Chatbot市场风起云涌，豆包DAU破亿，且有望借助26年央视春晚赞助机遇继续拓展；元宝 则率先通过10亿元红包大战和元宝派社交创新等获取增长；此外，阿里旗下千问则聚焦打造Agent能 力，通过电商、本地生活等服务用户需求。如何看待国内Chatbot竞争格局？ 我们认为国内Chatbot竞争格局或已初定。我们重申《Chatbot专题：未来已来》中形成的判断：基于豆 包目前独特的"始于EQ，兼容IQ"的产品定位，以及用户规模、粘性、留存率等全方位领先的数据，其 他应用或很难显著缩小和豆包规模差距。 始于EQ，兼容IQ是豆包独特定位。如果将大模型的理性智能能力比如编程等类比为大模型的IQ，将大 模型的感性陪伴、鼓励等维度定义为大模型的EQ。豆包从人机互动方式、产品定义、模型能力等维度 都相对更强调"情绪和EQ"，成为其相对于竞品的核心差异化和优势所在。 用户数据证明豆包定位切中用户核心需求。根据晚点，豆包DAU在25年12月已突破1亿，其属于字节历 史上投流一直相对克制的产品。根据QuestMobile，25年12月豆包DAU/MAU已经超过30%，且仍在持续 提升趋势中，显著领先其他 ...

点击小程序查看报告原文 Abstract 摘要 近期，国内Chatbot市场风起云涌，豆包DAU破亿，且有望借助26年央视春晚赞助机遇继续拓展；元宝则率先通过10亿元红包大战和元宝派社交创新等获 取增长；此外，阿里旗下千问则聚焦打造Agent能力，通过电商、本地生活等服务用户需求。如何看待国内Chatbot竞争格局？ 我们认为国内Chatbot竞 争格局或 已初定。 我们重申 《Chatbot专题：未来已来》 中形成的判断：基于豆包目前独特的"始于EQ，兼容IQ"的产品定位， 以及用户规模、粘性、留存率等全方位领先的数据，其他应用或很难显著缩小和豆包规模差距。 始于EQ，兼容IQ是豆包独特定位。 如果将大模型的理性智能能力比如编程等类比为大模型的IQ，将大模型的感性陪伴、鼓励等维度定义为大模型的 EQ。豆包从人机互动方式、产品定义、模型能力等维度都相对更强调"情绪和EQ"，成为其相对于竞品的核心差异化和优势所在。 用户数据证明豆包定位切中用户核心需求。 根据晚点，豆包DAU在25年12月已突破1亿，其属于字节历史上投流一直相对克制的产品。根据 QuestMobile，25年12月豆包DAU/MAU已经超过30 ...

Core Insights - The article discusses the advancements in large model technology, highlighting improvements in reasoning, programming, agentic capabilities, and multimodal abilities, while also noting existing shortcomings in general reliability and memory capabilities [1][4]. Model Architecture and Optimization - The Transformer architecture continues to dominate, with a consensus on the efficiency of the Mixture of Experts (MoE) model, which activates only a subset of parameters, significantly reducing computational costs [17][18]. - The industry is exploring various attention mechanisms to balance precision and efficiency, including Full-Attention, Linear-Attention, and Hybrid-Attention [20]. Model Capabilities - Significant progress has been made in reasoning, programming, agentic tasks, and multimodal applications, with models achieving real productivity levels in various domains [3][4]. - The introduction of reinforcement learning is crucial for unlocking advanced model capabilities, allowing for more logical reasoning aligned with human preferences [2][23]. Competitive Landscape - Major players like OpenAI, Gemini, and Anthropic are intensifying their competition, with OpenAI focusing on enhancing reasoning and multimodal integration, while Gemini has made significant strides in model capabilities and is leveraging high-quality data for improvements [11][42][43]. - Domestic models are catching up, maintaining a static gap of about six months behind their international counterparts, with companies like Alibaba and ByteDance producing competitive models [12][14]. Future Directions - The focus for 2026 includes further advancements in reinforcement learning, continuous learning, and world models, with expectations for models to tackle more complex tasks and achieve long-term goals like AGI [27][40]. - Continuous learning and model memory are seen as essential for achieving lifelong learning capabilities, with new algorithms like MIRAS and HOPE being pivotal in this evolution [28][32].