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近日，一项由加州大学圣地亚哥分校认知科学系主导的研究为人工智能领域带来了里程碑式的突破:OpenAI最新模型GPT-4.5在标准图灵测试中，以“人格扮演”方式首次实现了超越人类的表现，成为目前最具类人对话能力的AI系统。这一成果不仅刷新了人们对AI语言能力的认知，也为AI在社会智能领域的应用潜力打开了新的想象空间。此次实验选取了四款具有代表性的AI系统进行对比测试，包括经典的1960年代聊天机器人ELIZA、Meta AI研发的LLaMa-3.1-405B，以及OpenAI的GPT-4o和GPT-4.5。研究人员设计了两组

耶路撒冷希伯来大学的研究人员最近发现，在检索增强生成（RAG）系统中，即使总文本长度保持不变，处理的文档数量也会显著影响语言模型的性能。研究团队利用MuSiQue验证数据集中的2，417个问题进行实验，每个问题链接到20个维基百科段落。其中两到四段包含相关答案信息，其余段落作为干扰项。为研究文档数量的影响，团队创建了多个数据分区，逐步将文档数量从20个减少到最少只保留包含相关信息的2-4个文档。为确保总标记数一致，研究人员使用原始维基百科文章的文本扩展了保留

慕尼黑大学、慕尼黑机器学习中心与Adobe Research近日联合发布的研究显示，包括GPT-4o、Gemini1.5Pro和Llama-3.3-70B在内的12款顶尖AI语言模型，在长文本概念推理任务中面临显著性能衰减。尽管这些模型均支持至少128，000个标记的上下文处理，但其深层逻辑关联能力仍存在根本性局限。 研究团队开发的NOLIMA（无文字匹配）基准测试系统，通过刻意规避关键词重复的设计，揭示AI模型在概念联结上的脆弱性。例如，当文本描述“Yuki住在Semperoper旁”时，模型需先理解“Semperoper位于德累斯顿”的常识

近日，一项新的研究论文揭示了不同 AI 语言模型在合作能力方面的显著差异。研究团队采用了一种经典的 “捐赠者游戏”，测试了 AI 代理在多代合作中如何共享资源。结果显示，Anthropic 的 Claude3.5Sonnet 表现出色，成功建立了稳定的合作模式，获得了更高的资源总量。而谷歌的 Gemini1.5Flash 和 OpenAI 的 GPT-4o 则表现不佳，尤其是 GPT-4o 在测试中逐渐变得不合作，Gemini 代理的合作程度也十分有限。研究团队进一步引入了惩罚机制，以观察不同 AI 模型的表现变化。结果发现，Claude3.5的表现有了显

在人工智能的应用中，如何实现与 AI 的实时互动一直是开发者和研究人员面临的重大挑战。这其中，整合多模态信息（如文本、图像和音频）以形成一个连贯的对话系统显得尤为复杂。尽管像 GPT-4这样的先进大型语言模型取得了一些进展，但许多 AI 系统在实现实时对话流畅性、上下文意识以及多模态理解方面仍然存在困难，这限制了它们在实际应用中的效果。此外，这些模型的计算需求也使得在没有大量基础设施支持的情况下实现实时部署变得极为困难。为了解决这些问题，Fixie AI 推出

最近，一项新研究显示，即便是先进的 AI 语言模型，比如 OpenAI 最新的 o1-preview，在复杂的规划任务中也显得力不从心。这项研究是由复旦大学、卡内基梅隆大学、字节跳动和俄亥俄州立大学的科学家们共同进行的，测试了 AI 模型在两个规划基准上的表现:BlocksWorld 和 TravelPlanner。在 BlocksWorld 这个经典的规划任务中，大多数模型的准确率都低于50%，只有 o1-mini（略低于60%）和 o1-preview(接近100%)的表现相对较好。然而，当研究者将目光转向更复杂的 TravelPlanner 时，所有模型的表现都令人失望。

在人工智能快速发展的今天，一个国际研究团队正在为欧洲AI语言模型的发展铺平道路。他们推出了名为MOSEL（Massive Open-source compliant Speech data for European Languages）的项目，为欧盟 24 种官方语言编制了一个全面的开源语音数据集。这一举措旨在推动欧洲开放AI语言模型的发展，挑战目前由英语数据集和大型科技公司专有系统主导的局面。MOSEL项目汇集了来自 18 个不同来源的语音数据，包括CommonVoice、LibriSpeech和VoxPopuli等知名项目。这个庞大的数据库包含了带转录的语音录音和未标记的音频数据

最近，米拉研究所、谷歌 DeepMind 和微软研究院的研究人员对 AI 语言模型的推理能力进行了深入调查，发现小型和便宜的模型在解决复杂问题时存在显著不足。这项研究的是一个名为 “组合 GSM” 的测试，目的是评估这些模型在解决链式的基础数学问题方面的表现。图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney研究人员结合了 GSM8K 数据集中的两个问题，使用第一个问题的答案作为第二个问题的变量进行测试。结果显示，大多数模型在这些复杂的推理任务中表现远低于预期，尤其是在小型

["最新研究发现，AI语言模型可以辅助识别精神分裂症，为早期诊断和治疗提供希望。","研究团队结合AI和脑部扫描技术，分析了精神分裂症患者的言语特征。","研究结果显示，精神分裂症患者的语言更难以被AI模型预测，这有助于识别患者的症状严重程度。","研究虽然存在一些局限性，但为精神分裂症的早期诊断和治疗提供了新的可能性。","早期治疗精神分裂症有望改善患者的预后，减轻痛苦和损伤。"]

["伦敦大学学院神经学院的科学家基于AI语言模型开发了新工具，可以特征化精神分裂症患者语音中的细微特征。","研究旨在了解自动语言分析如何改善精神疾病的诊断和评估。","研究发现精神分裂症患者的语言表现不如对照组可被AI模型预测，这或许与大脑学习和认知地图有关。","科学家计划广泛应用这项技术，可能为未来精神疾病诊断带来新的突破。"]