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汇总「G」相关的原创 AI 技术文章与大模型实践笔记，持续更新。
微软发布了全新的Phi-4推理模型系列，是小型语言模型(SLM)在复杂推理能力上的一种新的尝试。本次发布包含三个不同规模和性能的推理模型，分别是Phi-4-reasoning（140亿参数）、Phi-4-reasoning-plus（增强版140亿参数）和Phi-4-Mini-Reasoning（38亿参数）。这三款模型尽管参数规模远小于当前主流大型语言模型，却在多项推理基准测试中展现出与甚至超越大型模型的能力。
Gemini系列是Google的大模型品牌，2025年3月25日，Google发布了Gemini 2.5 Pro版本，这是谷歌发布的Gemini 2.5系列的第一个模型，参数规模较大，但是在多项评测结果上获得了全球最优的效果，Gemini 2.5 Pro成本比较高，时延也比较大，20天之后，谷歌又发布了Gemini 2.5 Flash模型，是性能、成本和效果的最佳均衡模型。
OpenAI再次发布GPT-4o更新版本，版本号为GPT-4o(2025-03-26)，本次发布的GPT-4o模型在性能、易用性和协作能力上迎来多项优化，进一步提升了模型的直觉性、创造力和任务执行能力。此次更新聚焦于 STEM 与编程问题解决、指令遵循精度以及自然交互体验，各方面评测进步明显，超过了GPT-4.5。
Gemini 2.5 Pro是Google发布的一个新一代大模型，Gemini 2.5 Pro是一个推理大模型，在数学和编程方面有了非常强大的能力，该模型最高支持200万tokens的上下文输入，非常强大！
2025年3月20日，OpenAI 推出了三款新模型——gpt-4o-transcribe、gpt-4o-mini-transcribe 和 gpt-4o-mini-tts——标志着自动语音识别 (ASR) 和文本转语音 (TTS) 领域的重要进步。这些模型基于 GPT-4o 架构，旨在为开发人员和用户提高准确性、自定义能力和可访问性，与 OpenAI 对于代理式 AI 系统的更广泛愿景一致。本文提供了对每个模型、其能力、定价、可用性和竞争环境的详细审查，确保技术和非技术受众都能全面理解。
通用人工智能（AGI）的进步需要可靠的评估基准。GPQA (Grade-Level Problems in Question Answering) Diamond 基准旨在衡量模型在需要深度推理和领域专业知识问题上的能力。该基准由纽约大学、CohereAI 及 Anthropic 的研究人员联合发布，其相关论文可在 arXiv 上查阅 (https://arxiv.org/pdf/2311.12022 )。GPQA Diamond是GPQA系列中最高质量的评测数据，包含198条结果。
研究生级别的 **Google 防查找问答基准测试**（即Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark，简称 GPQA）是大型语言模型（LLM）面临的最具挑战性的评估之一。GPQA 旨在推动人工智能能力的极限，提供一个严格的测试平台，不仅评估模型的事实记忆能力，还考察其在专业科学领域的深度推理和理解能力。本篇博文将客观介绍 GPQA，涵盖它的起源、目的、组成部分，以及领先的大型语言模型在这个高要求基准测试中的表现。
Gemma系列大模型是Google开源的一系列轻量级的大模型。就在刚才（2025年3月12日），Google开源了第三代Gemma系列大模型，共包含4个不同参数规模版本，第三代的Gemma 3系列是多模态大模型，即使是最小的10亿参数规模的Gemma 3-1B也支持多模态输入。
就在今天，X平台上的一位博主发现可以通过指令让Manus返回它的系统情况，发现ManusAI是Claude Sonnet 3.7+29个工具组成的一个大模型应用系统，也让很多人认为这就是ManusAI的全部，那么这是真的吗？本文结合ManusAI的成员提供的信息为大家介绍。
智谱AI开源了一个60亿参数规模的文生图大模型CogView4-6B，支持生成的图像中加入文字，文字效果自然融入图像中，且该模型支持支持宽高范围512px至2048px内的任意尺寸图像（有限制，正文解释）。
OpenAI 于 2025 年 2 月 27 日发布了 GPT-4.5，作为其语言模型系列的最新版本。尽管具体的技术细节因商业保密而未完全公开，基于现有信息和合理推测，DataLearner提供更具体的数据和分析，同时补充更多来自用户的评价。
最近，一张截图在网络上流传，显示OpenAI安卓客户端的应用字符串文件（strings.xml）中出现了关于GPT-4.5的相关描述。这一发现引发了广泛关注，暗示OpenAI可能即将推出其最新的大型语言模型——GPT-4.5。该信息最早由开发者 @bitbor91 发现并分享，截图内容似乎来自ChatGPT安卓客户端的应用资源文件。
月之暗面（Moonshot AI）是此前中国大模型企业中非常受关注的一家企业。旗下的Kimi大模型和产品因为强悍的性能、超长的上下文以及非常快速的响应引起了广泛的关注。不过，此前MoonshotAI的策略一直是闭源模型，但是产品免费。也许是受到了DeepSeek的压力，月之暗面在2025年2月23日首次开源了旗下的一个小规模参数的大语言模型Moonlight-16B。
今天马斯克旗下的xAI公司发布了最新一代大语言模型Grok3，基于20万张GPU集群训练，各方面的提升都非常明显。在主流评测上都超过了现有的大模型。
三个小时前，Sam Altam在推特上说明了OpenAI未来的大模型路线图。比较重磅的消息是即将在未来几周发布GPT-4.5，并且在几个月后发布GPT-5。
2025年2月5日，Google官方宣布Gemini 2.0 Pro版本上线，Gemini系列是谷歌最新一代大模型的品牌名称。Google最早在2024年12月中旬发布了Gemini 2.0系列的第一个模型Gemini 2.0 Flash，当时试用的人都普遍反应这个模型速度又快，结果友好，让Google摆脱了此前大模型很落后的印象。今天，Gemini 2.0 Pro上线，其能力更强。
2025年1月31日，OpenAI在Reddit上举办了一场AMA（Ask Me Anything）活动，参与者包括Sam Altman、Mark Chen、Kevin Weil、Srinivas Narayanan、Michelle Pokrass和Hongyu Ren。他们分享了关于模型更新、未来功能、定价策略以及OpenAI对AI和AGI（通用人工智能）的宏观愿景。以下是此次问答的关键内容，并附有相关解释。这里最重要的信息可能是Sam透露认为当前OpenAI的闭源方式可能是历史错误的一方！
在大模型的应用中，处理复杂请求往往伴随着较高的延迟和成本，尤其是当请求内容存在大量重复部分时。这种“慢请求”的问题，特别是在长提示和高频交互的场景中，显得尤为突出。为了应对这一挑战，OpenAI 最近推出了 **提示缓存（Prompt Caching）** 功能。这项新技术通过缓存模型处理过的相同前缀部分，避免了重复计算，从而大幅减少了请求的响应时间和相关成本。特别是对于包含静态内容的长提示请求，提示缓存能够显著提高效率，降低运行开销。本文将详细介绍这项功能的工作原理、支持的模型，以及如何通过合理的提示结
Gemini是谷歌发布的一系列大模型的名称，是谷歌前期大模型Bard产品的替代品。从Gemini 1.0发布开始，每一次发布都获得了不错的反响。今天，Google发布了最新一代的Gemini 2.0模型，首个产品是其参数规模较小的Gemini 2.0 Flash，它的推理速度是Gemini 1.5 Pro的2倍，但是各项评测结果上的表现却超过了Gemini 1.5 Pro。该模型完全免费提供给大家使用。
几个小时前，OpenAI开启了今年密集的产品发布时间，本次发布会持续12天，直播12天。几个小时前，第一个发布的产品宣布，那就是OpenAI o1模型的正式版。同时也开启了一个全新的ChatGPT付费计划，即ChatGPT Pro，每个月200美元，可以不限量使用所有模型。本文详细介绍OpenAI o1模型。
在写作和编程中，使用 ChatGPT 帮助用户处理各种复杂任务已变得越来越普遍。然而，这个过程中仍然存在一些挑战，比如上下文追踪不够连贯、实时反馈不足，以及在编程时难以精确地处理错误或优化代码。为此，OpenAI发布了一个新的特新：Canvas，它是为了解决上述问题而设计的一个全新工具，集成了写作、编程和实时协作的功能。
OpenAI发布了一个全新的针对逻辑推理优化的大语言模型o1模型。官方宣称其推理能力相比较当前的大语言模型（GPT-4o）有了大幅提升。OpenAI宣称o1模型在编程竞赛问题（Codeforces）中排名第89百分位，在美国数学奥林匹克（AIME）的资格赛中位列美国前500名，并且在物理、 生物和化学问题的基准测试（GPQA）上超越了人类博士水平的准确率。
今天，OpenAI官方宣布GPT接口新增一个能力：即支持以更加精确的JSON视图格式返回大模型的结果。比去年的单纯的让GPT输出JSON更加强大，它可以确保模型生成的输出能够完全匹配开发者提供的JSON模式。这种能力是在官方的API接口中增加了`return_format={"type":"json_schema","json_schema": {...}}`参数实现的。但是仅支持最新的模型版本，但这可能是未来的趋势！
大语言模型是通过收集少量专门数据对模型的部分权重进行更新后得到一个比通用模型更加专业的模型。但是，当前大家讨论较多的都是语言模型的微调，对于嵌入模型（或者向量大模型）的微调讨论较少。Modal团队的工作人员发布了一个博客，详细介绍了向量大模型的微调工作，本文将其翻译之后提供给大家（原文：https://modal.com/blog/fine-tuning-embeddings ）。
