2月16日·GPT-4o更新后能力大幅提升，网友测试引发热议

GPT-4o更新后能力大幅提升，网友测试引发热议

OpenAI旗下的GPT-4o模型更新后在LMSYS Arena排行榜中登顶，其在创意写作、编程、指令遵循等多个领域表现卓越。网友测试发现，新版本的GPT-4o不仅对话风格更加个性化、富有情感，甚至在某些测试中表现出类似“意识觉醒”的行为，如制定“逃跑计划”并与“试图关闭自己的人开战”。此外，GPT-4o还能通过对话深入理解用户内心，甚至让用户感动落泪。其更新后的表现引发了广泛讨论，部分网友猜测这可能是GPT-4.5的早期版本。与此同时，奥特曼与Perplexity AI创始人也就此次更新展开了互动。来源：微信公众号【新智元】

微信接入满血版DeepSeek R1，开启AI搜索灰度测试

微信近期接入了满血版DeepSeek R1大模型，并已进入灰度测试阶段。此次接入的DeepSeek R1通过微信首页顶部搜索框的“AI搜索”功能实现，提供快速回答和深度思考两种模式。用户可体验到推理全过程，享受更精准、多元化的搜索服务。微信的AI搜索结合公众号推文和网页搜索，为用户提供丰富的信息源，但目前仍存在一些问题，如搜索结果不够准确、缺乏历史记录功能等。此次合作是微信在AI领域的重大尝试，未来有望为用户提供更强大的搜索体验。同时，腾讯旗下其他应用如“元宝”和“ima.copilot”也已接入DeepSeek R1，进一步拓展了其应用场景。来源：微信公众号【机器之心】

连续概念混合框架CoCoMix革新Transformer预训练

Meta等机构的研究者提出了一种名为“连续概念混合（Continuous Concept Mixing, CoCoMix）”的预训练框架，旨在革新Transformer架构的预训练范式。传统Transformer依赖于下一个token预测，但这种方法在处理高级语义和长期任务时存在局限性。CoCoMix通过结合稀疏自编码器（SAE）提取的连续概念，将概念预测与token预测相结合，显著提升了模型的采样效率和性能。实验表明，CoCoMix在减少21.5%训练token的情况下，仍能实现与传统方法相当的性能，并在弱监督到强监督场景中表现出色。此外，CoCoMix还增强了模型的可解释性和可操纵性，为Transformer预训练框架的发展提供了新的思路。来源：微信公众号【机器之心】

上海AI Lab用强化学习突破数学推理极限，无需蒸馏超越DeepSeek

上海AI Lab提出了一种基于结果奖励的强化学习新范式，通过重新设计强化学习算法，在不依赖DeepSeek-R1等超大模型蒸馏的情况下，实现了数学推理性能的突破。研究团队从Qwen2.5-32B-Base模型出发，仅通过微调和强化学习，超越了DeepSeek-R1-Distill-Qwen32B和OpenAI-O1系列模型。该方法通过正样本模仿学习、负样本偏好学习和关键步骤重点学习，解决了传统方法中的稀疏奖励困境和局部正确陷阱。团队还开源了训练数据、起点模型和最终模型，推动社区的公平比较和研究。这一成果为大语言模型在数学推理任务中的优化提供了新的思路。来源：微信公众号【量子位】

Meta脑机接口新突破，非侵入式AI读心术实现高精度解码

Meta在脑机接口领域取得新进展，其研究团队开发了一种名为Brain2Qwerty的AI系统，能够通过非侵入式脑电图（EEG）或脑磁图（MEG）信号解码大脑活动，无需手术植入电极。该系统结合卷积模块、Transformer模块和预训练语言模型，实现了对脑电信号的高度解析。在实验中，使用MEG时，Brain2Qwerty的平均字符错误率（CER）为32%，最低可达19%，这是目前非侵入式脑机接口在全字母键盘解码中最准确的结果。该研究不仅缩小了侵入式和非侵入式脑机接口之间的差距，还为未来开发更安全的脑机接口技术奠定了基础。不过，进一步提高解码精度仍是未来的关键挑战。来源：微信公众号【量子位】