深度学习模型的进化速度，有时候真的快得让人来不及反应。就在OpenAI推出o1模型后不久，一种名为「Self-Play」的训练方法进入了大众视野——让模型和自己的不同版本互相对话、反复推演。而最近，他们又正式推出了o1-preview和o1-mini两个新版本，直接面向企业和教育领域开放。 这次的动

从最新动态来看，AI正在以比预想更快的速度渗透进餐饮业的每个角落——从后厨的机器人厨师，到前台的大模型菜单，再到营销端的AI广告。这已经不是“未来会不会来”的问题，而是“你准备好了没有”的问题。9月13日，北京发出了全国首张“具身智能机器人食品经营许可证”。所谓具身智能机器人，就是把AI塞进一个物理

小模型通过提升知识密度、优化数据质量、应用知识蒸馏和改进架构实现“以小胜大”，在特定任务上性能媲美大模型且成本显著更低，推动AI从追求参数规模转向高效落地与实用化应用。

历经长达近一年的等待，从神秘的Q*到代号“草莓”，再到AGI与GPT-5的传言频频涌现，核心团队成员陆续变动，OpenAI终于在2024年9月12日推出了全新的推理模型o1。此次同时发布了预览版o1-preview和轻量级版本o1-mini。这款备受瞩目的产品，其意义远非一次常规的版本迭代——它所带

2024云栖大会上，极少在公开场合露面的阿里CEO、阿里云董事长兼CEO吴泳铭罕见现身，对AI的未来展望相当乐观。在他看来，过去22个月，AI的发展速度已经超过了历史上任何一个时期，“但我们依然还处于AGI变革早期”。面向未来，他抛出一个判断：生成式AI最大的想象力，“绝不是在手机屏幕上做一两个新的

在AI领域，中美两国的技术落地路径正呈现出截然不同的走向。正如AI泰斗Michael I Jordan所言：“人工智能的商业模式，是要创造一个市场，而非一个算法。”这个观点，放到当下的全球AI格局里，格外耐人寻味。 中美占据着全球AI市场的主导地位，但双方选择的路却大相径庭：一方执着于前沿技术探索，

一位物理学博士Kabasares做了个测试。他说，只用了大概6次提示，o1直接就给出了一段能跑的Python代码，内容正好匹配他那篇研究论文“方法”部分的描述。当然，AI生成的代码框架，模拟了他的实际代码功能，但用的是“合成数据”，并非真实的天文观测数据。不过，能在这么短时间里输出一段逻辑完整的复杂

距离AlphaFold 3亮相已经过去了四个月，但说实话，由于代码没公开、访问次数还限得死死的，外界对它的原理、机制和实际效用，依然知道得不多。DeepMind团队说过，要等发布六个月后，也就是今年11月才会开源。 前两天，三位牛津学霸放出的复现版本也只完成了第一阶段，目前只能预测蛋白质，还无法延伸