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免费AI到底在赚什么
免费AI背后除了吸引用户，还有一门从用户身上学习的生意。图：视觉中国 一个从不买会员的人，也可能是AI企业愿意花钱留住的用户。 不妨想想我们怎样使用AI：让它写一封邮件，觉得太客套，就补上一句“自然一点”；让它解释一个问题，发现答错了，告诉它错在哪里。我们没有为这次服务付款，却留下了关于“什么才是好答案”的线索。 如果企业能用好这些线索，就有机会改进产品。因此，免费AI背后除了吸引用户，还有
OpenAI前沿数学训练数据来源与数据使用边界遭深度质疑
伴随OpenAI高调宣布其内部人工智能系统成功攻克困扰数学界近百年的“千禧年大奖难题”之一——纳维-斯托克斯方程（Navier-Stokes）的存在性与光滑性问题，一场围绕前沿模型底层训练数据来源、科研知识产权归属以及学术伦理的巨大争议迅速在全球学术界与科技行业引爆。 在人工智能逐步侵入基础科学研究前沿的当下，OpenAI这类巨头的高阶数学推理模型究竟从何处汲取关键养分，以及科研人员在日常使用商业
Luna发布，API价格砍半，性能全面超越前代
GPT-6 Sol斩杀5.6全系！Astra的1/5价格，Luna比梁文谷还便宜，周二Codex重置梦晨 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI GPT-6 Sol、Luna深夜上线，API价格直接砍半！ Astra改进的训练方法这两款也都用上了，所以也继承了Astra在计算机使用等方面的提升。那还有啥好说的，等于5.6系列直接被斩杀了呗。 现在系列里Astra负责当以前的Sol，Sol负责
RSI时代将至：谷歌、OpenAI、SSI正在发出同一个信号
AI行业正在出现一个值得资本市场重视的新变化。过去两年，模型能力能否继续提升、推理成本能否下降、Coding之外能否出现新的万亿美元应用、数据中心建设会不会过剩。 但随着谷歌发布Gemini 3.8 Flash、SSI宣布未来12个月算力扩张10倍，以及OpenAI公开讨论递归自我改进（RSI）与训练资源调配，AI不只要服务用户，也开始参与训练、评估和优化下一代AI。 RSI，即Recursive