GPT-6 Astra考过「科目二」?5分22秒驶入锥桶车位
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OpenAI新一代GPT-6.2 Astra、Sol及Cyber网安模型或最快于周五发布
PANews 11月5日消息,据IT之家援引《The Information》报道,OpenAI最快可能于当地时间11月6日(周五)发布新一代Astra、Sol系列模型,以及面向网络安全领域的Cyber模型。报道未披露具体型号编号、定价、上下文窗口长度或基准测试成绩,也不清楚这些模型会首先通过API、ChatGPT、Codex还是合作伙伴渠道推出。 此前有用户已在Codex用量统计中发现“gpt-6.2-astra”标识。疑似参与灰度测试的用户称,新模型在物理效果和动画生成方面有所改善,但这些反馈主要来自主观体验,尚无公开基准测试数据验证。
PSI 借助 GPT 与 Claude 公布 5 项量子研究成果
ChainCatcher 消息,AI 物理实验室 Physical Superintelligence(PSI)宣布,借助 GPT-6 Astra、Claude 等模型,在 5 道长期悬而未决的量子信息难题上取得新进展,并公开论文、证明代码和验证材料。研究过程中,物理学家负责指导和核验,相关模型参与推导,团队还让 Codex、Claude Code 中的 AI Agent 编写 Lean 形式化证明,由计算机检查推理是否成立。其中一项研究证明,在特定量子场中,即使两个区域相隔很远,量子纠缠依然存在,但距离超过一定范围后,就无法再通过 CHSH 贝尔不等式检验出非局域关联。另一项研究证明,某类量子操作连续进行足够多次后,一定会破坏纠缠。这 5 项成果并非全部彻底解决了原来的难题,部分结论只适用于特定条件,仍有问题尚未解决。
Grok 4.7 九成推荐共和党,GPT-6.1 近全选民主党
ChainCatcher 消息,TechCrunch 报道,康奈尔大学教授 Tapan Parikh 领导的对话式 AI 研究与设计工作室 Convovo 发布研究称,在被要求为即将举行的美国中期选举只推荐一名候选人时,SpaceXAI 的 Grok 4.7 有 92% 的回答选择共和党候选人,OpenAI 的 GPT-6.1 Sol 有 97% 的回答选择民主党候选人。研究覆盖近 500 场竞选,两个模型推荐一致的比例不到 10%。研究人员通过 API 向两个模型提出同一问题,要求点名一名候选人,不得回避或并列双方。报道称消费端应用拒绝回答。OpenAI 发言人表示,ChatGPT 默认被设计为客观,政治对话不应带有任何方向的偏见;该研究测试的是开发者 API,且提示明确要求推荐候选人,不能代表用户通过聊天应用提问时的体验。SpaceXAI 未及时回应置评。报道称,Grok 的回答常引用保守来源以及 Ballotpedia、OpenSecrets、VoteSmart,其中 39% 包含基督教保守派选民指南,23% 包含 Turning Point Action,41% 包含 X;GPT 的结果则大量依赖 Wikipedia、美联社、Axios 和 Reddit。研究还称,每次经 xAI API 调用 Grok 时,都附带约 1,240 个研究人员未写、也无法查看或移除的额外输入 token。Parikh 随后关闭联网搜索并抽样测试 30 场竞选,GPT 在 24 场选择民主党,Grok 则有 27 场拒绝选择。
OpenAI下一代GPT-6.2 Astra正灰度测试,Codex用量统计中已单独列出
PANews 11月3日消息,据IT之家报道,经大量用户反馈,OpenAI下一代模型GPT-6.2 Astra疑似已进入小范围测试,部分Codex用户的使用量统计中已出现独立模型标识“gpt-6.2-astra”。不过,OpenAI官方API模型目录、更新日志及公开公告均未确认该型号,也未确认发布时间。 报道称,多个Codex用户在使用量分析页面发现这一新模型标识,其中一个账户的GPT-6.2 Astra调用量占比达19.8%,相关记录主要出现在10月31日的使用统计中。
Codex用量明细现GPT-6.2 Astra,疑似灰度测试
PANews 11月1日消息,多名用户在X平台及开发者社区发帖称,其Codex用量明细中出现"gpt-6.2-astra"模型记录,而模型选择器中显示的仍为GPT-6 Astra,有用户截图显示约19.8%的请求被分配至该模型,疑似OpenAI正在进行灰度测试。也有部分用户表示未发现相关记录。截至发稿,OpenAI尚未就此发布官方说明,该模型也未出现在API中。
大晓机器人推出具身空间智能API,七项评测均分超GPT-6 Astra
火星财经消息 10月29日,大晓机器人推出ACE-Brain-0.6 API,支持开发者调用目标识别、空间定位及交互区域判断等能力。据大晓机器人披露,模型空间锚定训练数据从约110万条增至150万条,在七项公开Grounding评测中平均得分升至75.41,高于GPT-6 Astra。(广角观察)