世良情感网

每经AI快讯，4月12日，OpenAI在其网站上表示，从4月30日起，GPT-4将被GPT-4o“完全替代”，但GPT-4将继续通过API提供使用。OpenAI称，“在面对面的评估中，它（4o）在写作、编码、STEM等方面持续超过GPT-4。

在OpenAI工作期间，他参与创建了 ChatGPT/GPT-4/4.1/o3 等多个明星项目，曾任OpenAI合成数据团队主管，可以说是GPT-4的核心研究人员。在毕业后的仅工作三年，就已经具备非常亮眼的工作履历。而这次Meta「正式确定了他的领导...

海外已经吵翻了，国内却还有人一无所知，美国坐不住了，这次又是因为中国出手！这两天，国外AI圈炸了锅，原因是阿里正式开源了一款超级编程大模型——Qwen3-Coder，也叫千问3编程模型。这东西一出来，国外程序员直接热泪盈眶，连夸带转发，甚至有开发者用它写完一段代码后当场惊呼：快得离谱，准得发疯。到底强到什么程度？它的编程能力直接干翻了GPT4.1、Claude3这些老美的封闭模型，在权威榜单上冲上开源模型第一，不仅聪明，还非常实用，据说用它配合工作，一个菜鸟程序员能干出资深员工一周的活，这效率，谁看了不眼红？老外沸腾不光是因为这玩意厉害，更关键的，是它免费，阿里开源了模型参数、权重，还允许商用，门槛几乎等于零，不但能下载，还能接API跑，价格比美国那几家便宜一半都不止。这一下，直接戳中了硅谷最痛的点——AI也开始“白菜价”了，你要知道，像GPT、Claude这些模型，国外企业用着是要烧钱的，一个小公司，每月为了调模型，得花上好几千刀，现在有个中国模型，不花钱甚至能干得更好，资本家不慌才怪。其实这已经不是中国第一次让全球AI圈炸锅了，千问系列从2.5版本开始，就在稳定地“吓人”，这回到了3代，连带着编程模型都超车，说明中国AI确实不是喊口号，是真干出了成果。有意思的是，这种热闹反而是在海外先炸开的，国内很多人居然还没意识到这波变化有多大，评论区不少外国开发者已经在说，AI焦点正在从美国转向中国，这句话，要是几年前听到，估计没几个人信，但现在的趋势，越来越明显。老美看似坐着不动，其实手心早就冒汗了。中国AI正逐步从“追着别人跑”，转向“给别人定方向”，而这背后的底气，除了技术，还有一件更有杀伤力的事——开源，咱们不玩捂着藏着那一套，而是放开了让全世界用，这就等于把AI这盘棋从贵族游戏变成大众工具。一旦门槛降下来，接下来就不是“哪家公司最有钱”，而是“谁跑得最快”，那场景你想象一下，国外还在按字节计费，中国已经免费用到飞起，这不是价格战，是规则重写，而规则一旦变了，赢家也会跟着换。这事留给大家一个问题：你觉得阿里这一步，会不会改变整个AI游戏的玩法？当技术真正平民化、普惠化，改变的绝不只是工具本身，而是未来的工作逻辑、行业壁垒，甚至是技术霸权的根基，等到那天，世界看东方，不是惊讶，而是习惯。你怎么看？阿里开源的千问3-Coder，会不会成为中国AI反超的转折点？参考资料：新浪财经——阿里开源通义千问AI编程大模型Qwen3-Coder，新手程序员一天完成资深程序员一周工作

我发现，就单纯看计算机领域，特别是人工智能-大语言模型LLM这个细分方向，整个世界无疑就两批人在做。一波是在中国的中国人，典型代表为全华班DeepSeek和Qwen，你去看他们的作者栏，不仅仅全都是中国人，并且DeepSeek团队的人几乎都是国内读出来的，北大的占比很大。另一波是在美国的中国人，或者说广义点的华人，这个也很好找，比如GPT4技术报告里面的华人数量非常多，特别是Z开头姓氏的，Zhang，Zhou等。就这个现在最热的领域，几乎可以说是没有华人就办不下去的局势，要没有DeepSeek过年期间石破天惊的R1发布，现在整个大模型领域的使用成本绝对比现在要高很多。即使是支撑AI这个领域的GPU，英伟达的掌门人黄老板和AMD苏老板，四舍五入也算是华人。可以说，AI时代是华人熠熠生辉的年代。说真的，特朗普在这么搞下去，美国在AI领域本来就没有那么大的人才差距，可能会被迅速拉平，甚至被超越也不是什么稀罕的事情。还有一个纬度，就是AI论文发表的数量，中国已经跟美国几乎持平了，未来超越美国决不是什么不可能的事情。可能有人会说，数量没那么重要，质量才是王道，但数量上去后，质量会慢慢提升的，特别是整个圈子的话语权会属于中国人。你可以去看看那些顶级会议，比如CVPR，NIPS，Ubicomp等等，华人非常多，绝大多数的论文里有华人参与者。这个跟华人接受到的严格的通识教育分不开，对于绝大多数中国大学生懂的高等数学，对于国外次一点儿的大学生，他们是真不会。有时候我会吐槽国内的教育有问题，但是对于这些硬知识是真不能说，因为很多学科搞到后面，你要是没有坚实的高等数学基础、没有概率论、线性代数这些知识，你真看不懂最新的东西。别的学科不太清楚，但是有一个比较权威的natureindex，就是自然杂志搞的指数，比什么QS之类的大学排名靠谱多了。再看看大学的科研指数，第一个是哈佛，1147.13分，遥遥领先，但是你看2-9位，全是国内大学，中科院、北大、清华，浙大、交大等等。说实话，你真想搞科研，还是比较硬核的学科方向，国内现在真不太比美国落后多少了。几乎每个小榜的三甲都有中国大学或者机构的名字，甚至一些榜单的前三甚至前十都是中国大学/机构。当然，美国整体的科研实力肯定比国内强，但是不可否认的是，这个追赶速度在整体上在加速。这次留学生被拒签当然很可惜，但是也得想好planb，甚至planc，未来这种国际间会更多，甚至会愈演愈烈，找些比较稳定的国家会更好，比如欧陆国家，瑞士、德法，甚至北欧的大学；或者说比较老牌的留学国家，英国，澳大利亚也不是不行。

大学教授：通用大模型在心理疏导方面的局限性，比如让GPT4扮演心理咨询师，它给人类提供的建议冗长、通用，重被动回答，轻主动问询，缺乏深层交互。这和专业的心理咨询师差别还很大。人工智能#科技风向标#​​​

上个月，GPT-4o的图像生成功能爆火，掀起了以吉卜力风为代表的广泛讨论，生成式AI的热潮再次席卷网络。而在这股浪潮背后，潜在空间（LatentSpace）作为生成模型的核心驱动力，点燃了图像与视频创作的无限想象。知名研究者...

【为什么现在是创业的黄金时代？】1.资源门槛的瓦解：-创意：不再依赖灵光乍现，而是可以通过观察公开平台（如Reddit）上已表达的付费需求来系统性发掘。信息过载环境下的“问题”本身即是资源。-资金：启动资金可通过提供服务（本质是预售或用时间换取早期现金流）解决，绕过传统融资依赖。AI自动化服务是其进阶形态。-团队：早期执行团队可通过AI代理（如GPT-4o,Claude,Lindy）承担部分职能（写作、研究、运营），极大降低了人力成本和组建难度。-导师：知识和经验不再局限于人脉圈，可通过播客等媒介免费、大规模获取顶尖人士的见解。2.能力门槛的降低：-编程：AI工具（Replit,Bolt等）显著降低了技术实现门槛，非技术背景者也能快速构建原型。-销售：AI可承担内容生成（邮件、文案、演示稿）和初步测试，核心在于快速迭代而非天生销售才能。-语言：AI翻译和语音合成工具（ElevenLabs）打破了语言障碍，实现全球化沟通。-AI使用能力：主流AI工具设计趋向自然语言交互，使用门槛等同于文本沟通，无需深度技术背景。3.环境与心理障碍的消解：-受众：“公开构建”策略将过程本身转化为内容，吸引早期用户和关注，无需预先拥有影响力。-信心：可通过匿名启动，让产品/服务的使用数据建立身份认同，而非依赖先天自信。-人脉：在线解决公开问题、提供价值，可快速将陌生人转化为合作者，网络效应可后天构建。-地域：互联网和AI的无边界性使得物理位置无关紧要。-工具选择：信息搜索（Google,ChatGPT/Grok）可解决工具选择的困惑，选择瘫痪被定义为拖延。-身份认同：“创始人”身份被重新定义为行动的结果，而非先天特质。起点平等，行动区分。深层逻辑与结论：-要素商品化：传统上构成创业壁垒的关键要素（创意、资金、技术、人才、知识、市场触达）在很大程度上被技术（尤其是AI）和平台（互联网）商品化或普及化了，获取成本急剧下降。-执行权重提升：成功的重心从获取稀缺资源转向了利用现有丰富资源进行快速验证、迭代和执行的能力。旧模式“筹资、招聘、建设”转变为新模式“指令（Prompt）、发布（Post）、交付（Ship）”。-意志力成为核心瓶颈：在外部障碍被极大削弱后，创业的最终限制回归到个体内部——即“构建的意愿”（WILLtoBUILD）以及将意愿转化为有效行动的执行力。-范式转变：创业不再是少数精英的游戏，门槛的消失意味着“不开始”反而需要理由。这是一个“无需许可”即可尝试的时代。

OpenAI正式在API中推出全新的GPT-4.1系列模型，包括GPT-4.1、GPT-4.1mini和GPT-4.1nano三款新成员。引入首个Nano模型：GPT-4.1nano是OpenAI迄今最快、最便宜的模型，虽然小，但能力不俗（MMLU80.1%,GPQA50.3%），同样拥有100万...

[OpenAI官宣GPT4退役，由4o接棒]#ChatGPT将停用GPT4模型# 日前，OpenAI在更新日志中宣布，自2025年4月30日起，GPT‑4将在ChatGPT中退役，被GPT‑4o取代。不过这也不意味着GPT-4再也用不了，开发者依然可以在API中可调用。2023...