同一个问题。问 DeepSeek 两遍。只多敲了几个空格。答案一个像天才,一个像智障。
不是段子。
九月底,字节团队一篇论文把它写了下来。
论文题目是 Periodic Weak Spots。
矛头对着 DeepSeek V4 系列。
说它身上有一种神鬼二象性。
平时用 AI对话,你大概率碰不到。
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现在的在线教育平台,功能其实都不缺。
直播,题库,答疑,批改,样样都有。
可真用起来,体验经常是断的。
学生反复错同一类题。
老师也看不出他到底卡在哪。
问题不在某个功能。
而在这三块数据各管各的。
题库只存题干。
错因,薄弱点,学习偏好,一样没留下。
答疑记录更脆。
一次会话关掉,前面聊过什么全没[……]
菲尔兹奖得主陶哲轩,最近正式发文。
结论只有一句。
数学 2.0 时代,已经来了。
他的判断很直接。
AI 正在让数学证明变得泛滥。
而建立在证明稀缺之上的数学 1.0,快要落幕。
这个转变比表面上更重。
因为它动摇的,是数学家衡量贡献的那把老尺子。
先说背景。
从 OpenAI 宣布解决纳维-斯[……]
这两天打开 GitHub 热榜,很多人都会看到同一个名字。
REA。
全称说出来有点不客气,什么都能逆向。
上线才第三天,它的星标已经逼近八万。
做个对照。年初带火全民养小龙虾的那阵子,OpenClaw 到第三天累计涨了六万星,当时已经被圈里叫作奇迹。
再往前一阵的 Jev 走的是闭源路线,外人[……]
超越所有人类的模型,可能只剩几年。
说这话的人,在 Anthropic 管强化学习。
他叫绍尔托·道格拉斯。
在他的设想里,那道门几年内就会被推开。
推开之后,人在电脑上能做的活,模型全能接手。
等机器人再跟上,物理世界里的活也一并盖住。
原本要几个世纪才攒出来的技术进步,会被压进一二十年。
他还[……]
多模态智能体做短任务,已经相当稳。
麻烦出在任务拉长以后。
问题不再是“眼前这张图看懂了吗”。
而是“几十步之前那张图里,到底有什么”。
前一个靠一次视觉编码就能答。
后一个得先把当时的画面找回来。
而这恰恰是今天多数智能体做不到的地方。
模型做完全部动作才发现,早先画面里的颜色,朝向,位置,甚至一[……]