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OpenAI推出GPT-6 Astra模型，称之为世界上最智能且最对齐的模型，在FrontierMath Tier 4、ARC-AGI 3 和 TerminalBench-4.0 上处于最先进水平。目前Astra仅向有限的组织推出，几天内向所有ChatGPT Plus、Pro、Business和Enterprise用户开放。

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AI界大佬李飞飞眼光和远见是真的超前啊！直言：“空间智能是人工智能的下一个前沿” 在11个月年YC 的访谈中李飞飞 Fei-Fei Li ： “世界模型要超越平面像素、超越语言，真正捕捉3D结构和空间智能。” 这句话和因果世界模型简直是天作之合。杨立昆、李飞飞这些人在推的世界模型，本质上都在往“真正理解物理世界”这个方向走。但光有3D结构和空间智能还不够，如果模型只学会了相关性，桌子高了2cm还是会直接翻车。 Aether AI的因果世界模型正好补上了这一块：不只是看到“手伸过去物体掉下来”，而是理解“为什么掉、怎样才能不掉”。因果结构让世界模型从“看起来像”进化到“真正懂”。现在两条路线在同时推进：一条是让世界模型拥有更强的3D和空间表征，另一条是给它装上因果推理引擎。两者结合之后，物理AI才有可能从“会模仿”变成“会思考”。这波理念上的对齐，感觉具身智能的下一个范式已经在慢慢成形了。原访谈完整版地址见评论区👇🏻

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“我们内部已经有 Gemini 3 水平的模型，并且有信心很快发布，之后还会有更强的型号！” OpenAI 首席研究负责人 Mark Chen 在 Core Memory 的播客上透露。Sam 的职责之一就是“放大紧迫感”，他自己的角色也类似，会刻意强调竞争压力让整个组织保持高压前进，所以大家才会看到那封内部的“红色警戒”备忘录🚨 前两天和 OpenAI 的同学吃饭还提到他们内部确实都在体验 Gemini 3。因为但单看公开基准测试不足以判断真实差距，让足够多的研究员在真实任务中摸一摸，再形成集体判断。 Mark 说自己有一个“私藏的数学难题”（“42 问题”），专门用来测试不同模型的推理能力 —— 包括最新的“思考模型”。到目前为止，所有模型都只能接近最优解，还没有完全攻克它，这对他来说是一件“好事”：说明还有空间可以继续前进。在 SWE‑bench 这类软件工程基准上，Google 模型的表现虽然不错，但在“用多少数据/算力达成一定效果”这件事上，还有明显的优化空间，而 OpenAI 在这方面的算法储备非常强，这是他们下一轮反击的一个核心筹码！过去两年。OpenAI 其实把大量资源都投向推理模型，预训练和后训练的“肌肉”有所退化；最近半年，在组织层面重新把焦点拉回预训练。Mark 明确反对“Scaling 已死”的说法，他认为在预训练和数据塑形上还有巨大空间；现在要做的是更精细的“数据塑形”和“合成数据”，通过更聪明的预训练策略，让模型从“模仿人类写作/代码”的模式，转向真正学会更高层次的抽象✨

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著名机构SemiAnalysis的研究员给了一个很有趣的观点--关于中国的开源模型 Jordan Nanos Jordan Nanos 是 SemiAnalysi 的AI 研究员，他说：开源模型现在看起来追上了前沿闭源模型，其实完全是“人为”追平的直接原因就在美国政府身上——他们对Anthropic施加了限制，导致我们根本拿不到这些实验室真正最强的模型最明显的例子就是Mythos和Fable：我根本用不了Mythos，只能偶尔“好好求一下”才能用上Fable 至于OpenAI的5.6 Sol，我们的判断是它甚至都不是OpenAI训练过的最大模型，规模都没到4.5那个级别，他们肯定在某个地方还藏着更大的模型

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一款名为 Quasar Alpha的神秘模型登陆了OpenRouter 上下文长度高达 100 万个 token 其的响应速度非常快，平均每秒可处理约 136 个 token 有人怀疑是 OpenAI 的开源模型，因为问它的是时候它回答是基于GPT 4 我测试了下确实很6啊...😅 Quasar Alpha 被设计为全能型模型，适用于多种任务，尤其是编码任务。官方描述和用户反馈暗示它可能具备多模态能力，Quasar Alpha 在 OpenRouter 上免费提供。根据 X 用户反馈，在 aider 多语言编码基准测试中得分约为 55%，与 DeepSeek V3 和一些 OpenAI 模型（如 o3-mini-medium）相当，优于 GPT-4o 的表现。

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