【20250417AI日报】对话猿辅导集团副总裁王向东：DeepSeek 之后，AI 学习机应该怎么做？

本文字数：约 6300 字，预计阅读时间：15 分钟对话猿辅导集团副总裁王向东：DeepSeek 之后，AI 学习机应该怎么做？2024 年，学习平板品类迎来爆发，小猿学练机成为其中的佼佼者。2025 年 4 月，猿辅导集团发布了基于「猿力大模型」和 DeepSeek 的新一代 AI 学习机。该产品不仅能够综合判断孩子的学习情况，还能给出个性化学习建议，逐步实现「1v1 数字老师」的目标。猿辅导集团副总裁王向东在接受极客公园的采访时，详细介绍了猿辅导集团在教育 AI 技术方面的最新进展。他提到，早期的 AI 学习机主要依赖知识图谱和基础 AI 功能，如拍照搜题，但这些功能并未真正实现个性化教育。随着推理模型的引入，尤其是 DeepSeek，AI 学习机能够根据多触点数据进行更准确的学情分析，实现动态调整学习路径和目标。DeepSeek 和「猿力大模型」的深度融合，使得 AI 学习机能够提供更深入的个性化教学服务。DeepSeek 提供先进的推理能力，而「猿力大模型」则专注于教育适配与信息安全。两者的结合使得 AI 学习机能够更好地理解孩子的学习情况，提供更具针对性的教学内容，甚至在孩子

今日新鲜事 · 21 天前

【20250416AI日报】Sam Altman at TED 2025: Inside the most uncomfortable — and important — AI interview of the year

本文字数：约 4228 字，预计阅读时间：12 分钟Sam Altman at TED 2025: Inside the most uncomfortable — and important — AI interview of the year在TED 2025上，OpenAI的CEO Sam Altman面对了由TED主持人Chris Anderson提出的关于AI伦理、艺术家补偿以及自主代理风险的尖锐问题。这次紧张的采访揭示了OpenAI在过去一年的迅速增长和未来计划。Altman回答了有关AI可能带来的潜在风险，以及OpenAI如何应对这些问题。他还讨论了OpenAI在保护艺术家权益方面的努力，强调了AI在创作和艺术领域中的道德责任。此次采访不仅揭示了OpenAI在AI技术领域的最新进展，也引发了关于AI伦理的广泛讨论。Claude just gained superpowers: Anthropic’s AI can now search your entire Google Workspace without youAnthropic公司宣布，其AI系统Claude获得了新的

今日新鲜事 · 22 天前

【20250415AI日报】重磅新品！海信发布2025超级大单品小墨E5Q Pro

本文字数：约 4500 字，预计阅读时间：15 分钟OpenAI’s new GPT-4.1 models can process a million tokens and solve coding problems better than everOpenAI 在其最新的 AI 模型发布中展示了显著的技术进步，推出了 GPT-4.1 系列模型，旨在提高编码能力并降低成本。该系列包括 GPT-4.1、GPT-4.1 mini 和 GPT-4.1 nano 三个版本，均通过 API 即刻可用。新模型不仅能够处理多达百万个 token 的文本，还在解决复杂编程问题上表现出色，这标志着 AI 在软件开发领域的应用迈入了新阶段。OpenAI 的这一举措旨在应对日益激烈的市场竞争，同时为开发者提供更强大、更经济的 AI 工具。这些新模型的推出不仅提高了效率，还降低了开发成本，使得 AI 技术能够被更广泛地应用。Amex GBT puts AI at the center of SOC automation, threat modeling, incident response美国运通全球商业旅行

今日新鲜事 · 23 天前

【20250414AI日报】强化学习带来的改进只是「噪音」？最新研究预警：冷静看待推理模型的进展

本文字数：约 3200 字，预计阅读时间：10 分钟重点新闻强化学习带来的改进只是「噪音」？最新研究预警：冷静看待推理模型的进展一项最新研究对当前强化学习（RL）的进展提出了警示，指出许多看似显著的改进实际上可能是“噪音”。研究者发现，虽然强化学习模型在某些任务上取得了进步，但这些进步在其他任务上并不稳定，有时甚至出现了退步。这一发现对于当前的AI研究领域具有重要意义，它提醒科研人员和开发者在评估模型性能时需要更加谨慎，避免对短期的、不稳定的改进过于乐观。研究者强调，为了确保AI技术的持续健康发展，需要更加深入地理解模型的稳定性和泛化能力，而不是仅仅追求表面的性能提升。这对未来AI技术的发展方向和研究方法提出了新的挑战。3710亿数学tokens，全面开放！史上最大高质量开源数学预训练数据集MegaMath发布机器之心报道了一则重大消息，史上最大规模的数学预训练数据集MegaMath正式发布。该数据集包含超过3710亿个数学tokens，极大地丰富了数学领域的预训练数据。这一数据集的开放，对推动数学领域的AI研究具有重要意义。研究人员可以利用这些高质量的数据集训练更强大的数学模型，从而

今日新鲜事 · 24 天前

【20250413AI日报】算法不重要，AI的下一个范式突破，「解锁」新数据源才是关键

本文字数：约 2500 字，预计阅读时间：10 分钟算法不重要，AI的下一个范式突破，「解锁」新数据源才是关键近日，机器之心发布了一篇深度探讨AI未来的文章。文章指出，尽管算法创新一直是AI领域的重要推动力，但在未来的发展中，解锁新的数据源将是推动AI发展的关键因素。数据源的多样性、广度和深度将直接影响AI模型的学习效果和应用场景的扩展。通过引入新的数据源，AI能够更好地理解复杂环境，从而提升其在医疗、金融、制造业等多个领域的应用能力。此外，解锁新数据源也将促进跨学科合作，推动AI技术向更深层次发展。Bigger isn’t always better: Examining the business case for multi-million token LLMsVentureBeat发表了一篇探讨大型语言模型（LLM）规模与商业应用关系的文章。文章提出，虽然当前技术趋势倾向于开发更大规模的LLM，但其商业应用并不总是与规模成正比。大型LLM确实能够处理更加复杂的任务，但在实际应用中，它们也带来了更高的成本和资源消耗。因此，企业需要权衡规模与性能之间的关系，寻找最适合其业务需求的模型

今日新鲜事 · 25 天前
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