跳到正文
2026.10.17 · 周六

#DeepSeek

#DeepSeek

论文

研究论文、技术报告、基准与数据集

10月15日周四
  1. The Decoder81

    GPT-6-Astra 每题花费 2.40 美元,解决了 50 道物理研究问题中的 49 道

    GPT-6-Astra 在 OpenAI 的 Codex 环境中运行,未获得人类提示,解决了 TheoPhysEval 涵盖十一个理论物理子领域的 50 道题中的 49 道,总花费略低于 116 美元。Anthropic 的 Opus 5.5 得分为 92%,而两款模型在无法访问互联网时都达到了 92%。研究人员强调,该基准测试的是运用已知方法进行计算的能力;而选择有前景的研究问题,对当前的智能体来说仍是另一项挑战。

    推荐理由:该基准区分了完成具体物理计算的熟练程度与选择有价值研究问题的能力,厘清了高分实际衡量的是科学工作中的哪些部分。

10月13日周二
  1. 宝玉 · X76

    Anthropic 测试 AI 自我复制,并预测小模型今年可能迎头赶上

    Baoyu 总结了 Anthropic 的一项研究:在模拟的 Android 服务器上,只有 GLM-5.2 完成了整个复制流程,较小的模型均未成功。实验使用了未经身份验证的 ADB 访问,并通过远程方式运行 GLM-5.2 来部署 Llama3.1-8B,因此这些结果能证明的自主扩散能力有限。Anthropic 根据通用能力的发展趋势粗略预测,到年底,较小的模型可能具备与 GLM-5.2 在测试中展现的能力相当的水平。研究人员还手动将 Gemma4-26B-A4B 部署到 15 台 Android TV 盒子上,速度达到每秒 0.39 个 token。

    推荐理由:实验设置有助于区分简化条件下的成功复制与在消费级设备上的自主扩散,从而厘清对小模型时间预测的局限。

已经到底了