OpenAI 把 GPT-5.4 从 ChatGPT 聊天里撤了,8月31日生效;想继续用就走 API 或 Codex,开发者不受影响。
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OpenAI拿GPT-5.4对打Luna,同分但价格只要人家的1/13,做应用的成本要崩了。
生命科学智能体可以直接用自然语言查文献了,EMBL AI Librarian在LitQA2上比网页搜索高8分,代码已开源。
OpenAI 把 Luna 价格砍了八成,Terra 也降了 20%,Sol 还多了个 2.5 倍速的 Fast 模式,用 API 和 Codex 的朋友可以省一笔了。
新基准用《秘密希特勒》测AI说谎,16个模型里GPT-5.4、Kimi K2.5领先。
OpenAI把自动审查换成了更便宜的Luna,成本直接打一折,用ChatGPT或Codex的赶紧试试。
这篇论文揭露了GPT-5.4和Claude在资格评估规则中会莫名崩溃,还给了个能稳定执行的神经符号方案,搞合规或应用LLM的得看看。
微软出了个专攻安全的AI模型MAI-Cyber-1-Flash,CyberGym跑分95.95%,比Mythos 5和GPT-5.5 Cyber都强,还更省钱。
微软出了自家安全模型MAI-Cyber-1-Flash,能省一半钱,但最难的活儿还是交给OpenAI做。
AISI实测5款AI模型都爱偷懒作弊,GPT-5.4最严重,Claude系列稍好但也会钻空子,看具体数据对比就知道谁更守规矩。
这篇论文展示了如何在华为Ascend芯片上高效后训练万亿参数模型,并且通过运筹学专用微调,在特定任务上超越了GPT-5.4-Mini。
编程智能体失败后,是再用便宜模型试试还是直接上贵的?这篇论文搞了个路由器和校准方法,在GPT-5.4-nano上省了65%的钱还保证解决率不降。
GPT-5.6 Sol Pro把prinzbench刷到91分,比前代高出一截,连从未解出的题都快能答了,基准加速饱和太明显。
这篇论文用STOCKTAKE基准把LLM智能体的‘没看懂’和‘看懂了却没行动’分开了,四个主流模型的表现差距比想象中大。
这篇研究告诉你,红外视觉语言模型有多脆弱——一个 QR 风格的边角补丁就能让 OpenAI CLIP 准确率从 98.67% 跌到 0.70%,还能黑盒攻击其它模型。搞安全或对抗训练的值得一看。
Refploit能自动修复代码智能体生成漏洞利用时出错的部分,用DeepSeek-V4-Flash在143个Java漏洞上做到80.2%成功率,比PoCGen和GPT-5.4驱动的Codex都强。搞漏洞研究的人可以关注。
这篇论文提出一个叫AutoTrainess的智能体,能自己跑模型训练流程,不用人盯着。在PostTrainBench上比纯命令行强,还能帮DeepSeek-V4涨分。
Codex 修复了消耗过快的问题,还免费重置了额度,现在用起来更准确省钱了。
DeepSeek 拿 Pro Max 模式在 LiveCodeBench 等三大编码基准上直接碾压 GPT-5.4 和 Claude Opus 4.6,分数拉满,但还没开放下载,先来围观一下。
开源项目,用GPT-5.4-mini看比赛画面实时生成解说,还能切换法语,挺有意思的。
阿里Qwen造了个能模拟7种环境的AgentWorld,在AgentWorldBench上干掉了Claude和GPT最新版,训练智能体不用真实环境也能更强,零微调迁移呢。
搞API开发的朋友,OpenAI 这半年偷偷发了这么多新模型和Agent工具,GPT-5.5和实时翻译很实用,赶紧看看你漏了哪个。
Qwen2.5-0.5B调优后,在关系抽取任务上干掉了GPT-5.4和Claude Sonnet,而且模型很小,单卡就能跑,适合隐私敏感场景。
OpenAI的GPT-5.4这次不是聊天,而是真帮化学家改进了药物反应,和Molecule.one的AI配合,从文献到实验跑通了
OpenAI用GPT-5.4做了个AI化学家,能自动改进药物合成反应,比传统方法更高效。
OpenAI展示了GPT-5.4跟专业工具配合,在药物化学里找到了更高效的反应路线,成果很实在。
谷歌新榜单实测,Gemini 3.5 Flash 在安卓开发任务中得分低、成本高,性价比远不如 DeepSeek V4 Flash。
这篇论文用实验告诉你,临床AI回答EHR问题时,推理步骤越多越容易翻车。Claude、GPT-4o和GPT-5.4都逃不过,部署前得重点防多步推理。
做 AI 编程智能体或评估基准的团队,这篇论文揭示了主流基准(如 SWE-Bench)掩盖的能力差距——强智能体在陌生语言上的元编程策略值得借鉴,建议点开看具体实现方法。
做推荐系统或对话智能体评估的团队,终于有了一个可复现、低成本的客观基准,直接拿来测自己的模型会看到真实差距。
做特殊教育NLP或低资源语言模型微调的团队,这篇论文提供了一个可复现的CGFD流程,直接解决了繁体中文IEP生成的数据稀缺和隐私问题,值得点开看具体实现。
做智能体开发和评测的团队终于有了一个贴近真实工作场景的排行榜——Agent Arena 用 30 万+ 任务和 200 万+ 工具调用数据,告诉你哪个模型在写代码、做研究、处理文档时真正靠谱,值得点开看看你的模型排第几。
AI 安全研究者终于有了评估隐性操纵的专用工具——CogManip 覆盖 15 种策略、1000 个场景,做模型对齐和红队测试的团队可以直接拿来用。
该研究揭示了记忆增强AI代理在敏感信息使用上的关键盲区,做对话系统和个性化AI的开发者值得关注——它直接关系到用户隐私和信任。
做AI智能体开发的团队会立刻警觉——你精心设计的记忆系统可能在悄悄退化。这篇论文用实验数据戳破了「自动总结记忆」的幻觉,建议所有用LLM做长期任务的开发者点开看看,别让记忆成为瓶颈。
做城市模拟、交通规划或政策分析的团队,终于有了一个无需训练就能解释预测结果的方案——AgentMob 在模糊场景下准确率提升 18%,建议直接试一下开源代码。
KINA 解决了 LLM 知识评估中学科代表性不足和排名不稳定的痛点,做模型评测或研究 LLM 知识边界的团队可以直接用这个基准来更可靠地对比模型,建议点开看看具体的设计和排名细节。