Scaling Law又能续命了?如何通过语言智能体的高级规划来Scaling推理时计算?答案就是——使用LLM作为世界模型。也就是说，使用GPT-4o来预测网站上操作的结果，可以提供强大的性能，同时还能提高安全性和效率。近日，来自俄亥俄州立大学等机构的研究人员提出了一种全新的WebDreame
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文章探讨了企业选择AI大模型时面临的实际决策难题，指出单纯比较学术参数无法满足业务需求。AIBase模型对比平台（https://model.aibase.cn/compare）通过三大核心价值解决痛点：1）聚焦业务场景而非参数堆砌，突出价格、语言支持、上下文长度等实用维度；2）透明化成本计算，标注长文本溢价规则和多模态附加费；3）一键生成对比报告。平台特别强调中文场景的特殊性（如豆包1.5在中文处理成本的优势），并揭示厂商宣传中容易忽略的隐藏成本（如GPT-5-min超5000字符的30%溢价）。典型电商客服案例显示，需综合中文理解、多模态、性价比等维度决策，最终选择取决于具体业务需求而非绝对性能排名。
AI日报栏目每日提供人工智能领域热点内容，聚焦开发者，帮助洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。最新动态包括：MiniMax海螺AI首尾帧功能上线；元石科技发布问小白5挑战GPT-5；OpenAI推出语音模型GPT-Realtime；谷歌Gemini AI优化表格处理；腾讯黑科技实现AI配音；百度计划培养千万AI人才；MathGPT.ai反作弊功能推广；苹果Xcode集成Claude Sonnet4；微软发布自研AI模型MAI系列；xAI推出高效编码模型Grok Code Fast1；SuperCLUE多模态评测Gemini-2.5-Pro居首；9月1日起AI内容标识新规实施，违规将承担法律风险。
台湾地区内容付费市场潜力巨大，竞争强度低、用户付费意愿高，优质内容易脱颖而出。相比内地市场饱和，台湾市场尚处增长期，用户对高质量课程接受度高。出海需注意本地化细节，包括支付方式、文化适配及渠道选择。工具eLink可协助解决合规、运营等难题，降低出海门槛。建议创作者把握机遇，从小闭环切入逐步扩大规模。
OpenAI发布最强AI模型GPT-5，但引发用户强烈不满。新模型上线后反应速度变慢、回答质量下降，且官方突然下架GPT-4o等8个旧模型，导致付费用户抗议。部分用户对旧版产生情感依赖，认为GPT-4o更具人性化温暖。第三方测试显示GPT-5在复杂任务上虽有提升，但交互体验明显退步。CEO承认低估用户对旧版的喜爱，承诺将恢复部分旧模型并提供更多定制服务。专家指出大模型边际效益递减，面临数据质量和算力成本限制。总体而言，GPT-5在技术指标进步的同时，牺牲了情感交互体验。
大模型选择能力已成为AI时代企业核心竞争力。文章提出“能力-成本-场景”三维评估框架，强调需超越单一指标崇拜，基于客观数据和实际需求进行理性选择。通过Qwen2-Plus与DeepSeek-V3的对比分析，展示不同模型在特定场景下的差异化优势。建议企业建立科学选型流程，采用专业工具进行多维度评估，通过三阶段验证策略确保决策既数据驱动又经实践检验。最终目标是选择最适合业务场景的模型，而非盲目追求流行模型。
《舞侠Online》将于七夕期间推出“七夕舞动全城·爱在指尖”特别活动，包含三大主题内容：完成指定模式挑战可获得“同心结”道具，解锁专属特权和精美服饰奖励；发送七夕限定公告表达情感，参与越多奖励越丰富；七夕限定盲盒享七折抽取优惠，内含全新玩法与主题道具。活动深度融合传统文化，通过丰富玩法和限定奖励营造浪漫节日氛围。
高通下一代旗舰Soc不叫骁龙8 Elite 2，暂定命名为骁龙8 Elite Gen5，型号为SM8850。 如果命名属实的话，这颗Soc的中文名字可能会叫第五代骁龙8至尊版”，高通这次从第一代直接跳到了第五代。
OpenAI的首席执行官萨姆奥尔特曼（Sam Altman）在近日的一次专访中，透露了下一代大模GPT-6的最新进展。他表示，GPT-6 的开发正在积极推进中，其发布节奏将比从GPT-4到GPT-5的周期更快。 奥尔特曼特别强调，GPT-6将不再局限于单纯回答问题，而是朝着与用户深度适配”的方向演进。他举例描述
影像能力堪称荣耀Magic V Flip2的一大亮点。作为行业首款2亿像素主摄小折叠，它也是小折叠品类中首款采用“端云结合”影像方案的机型，支持最高AIGC30倍变焦，同时还搭配一颗1200万像素超广角镜头，满足用户多样化的拍摄需求。 在耐用性上，荣耀Magic V Flip2升级超坚韧50m UTG玻璃，获得SGS高品质耐久折叠认证，可实现50万次耐久折叠，确保屏幕5年长效平整，让用户使用更安心�
开发者分享模型选择心路历程：从盲目试错到数据驱动。曾因追求低价模型导致成本飙升，后通过AIbase平台对比Gemini 2.5 Flash-Lite和DeepSeek-V3，基于价格、上下文长度和代码能力等数据，最终选择更适合代码生成任务的DeepSeek-V3。强调没有“最好”的模型，只有“最适合”的模型，建议开发者善用专业工具进行数据驱动决策，避免隐性成本。
