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过去一年，AI正在从回答问题的工具，逐渐走进企业的真实业务。

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在社会变化的洪流中，LLM 能不能不断修正自己对社会的认知？

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Codex、Claude Code等数字世界智能体，已经向我们展示出了一种全新且高效的工作方式：大模型理解目标，拆解任务，调用适当的工具，并根据执行结果不断调整计划，直到完成任务。

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AI 行业，模型任务分工开始更加垂直。

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工具调用使大语言模型能够通过外部 API 获取信息、执行操作。训练这类能力，需要建立用户请求与具体函数调用之间的对应关系。一条合格的训练样本，不仅要符合函数定义，还要保证工具选择、调用次数和参数取值与用户意图一致。

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桌面上放着面包、刀还有一个婴儿人偶。

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科学进步正在明显放缓。

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现有的音视频奖励模型，能通过局部指标捕捉到画质或同步上的优势，却往往忽略声音失真、台词与提示不符，以及动作和语音配合不自然等问题。

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刚刚，「ChatGPT 知道你在别的网站买了什么」这事，被人坐实了。

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AI 写代码的能力经常能让开发者「双手离开键盘」，但对于设计师而言，AI 生成的图片距离能交稿总是差了好几步。