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答案是AI正成为心理危机倾诉渠道，每周约56万人显现精神异常、120万人表达自 杀倾向，OpenAI因“AI精神病”风险面临法律与舆论压力，遂联合170多位专家升级GPT-5以提升应对能力，新模型在敏感对话中减少39%至52%不良回复，合规性达91%，但其安全性自评仍受质疑，且付费用户可选更不安全的旧模型，暴露安全承诺矛盾。

一项最新研究揭示，大语言模型（LLM）在长期暴露于低质量、无实质意义的网络内容后，其核心推理能力可能出现严重退化。该研究指出，这类“垃圾”数据不仅削弱了模型的逻辑推导准确率，还影响了其决策自信心，引发了关于模型可持续性能的广泛关切。来自多所美国高校的研究团队提出了“LLM脑衰退假说”，类比人类因长期消费浅薄、煽动性内容而导致的认知功能下降。为验证这一假说，研究团队设计了一项受控实验，使用2010年的Twitter数据集对四个轻量级模型（包括Llama3-8B-Instruct和Qwen系列）

大语言模型持续接触无意义在线内容会导致性能显著下降，研究显示其推理能力、自信心和安全性均受损。研究人员提出“LLM脑衰退假说”，通过两种方式定义垃圾数据：基于互动量（M1）和基于内容质量（M2）。实验使用Llama3-8B-Instruct和Qwen系列模型，训练中掺入不同比例垃圾数据。结果表明，随着垃圾数据增加，模型在ARC挑战基准测试中准确率从74.9%降至57.2%，长文本理解任务中从84.4%降至52.3%。M1定义的垃圾数据影响更严重，导致更多“思维跳跃”错误，超70%错误无推理过程，

本教程详细阐述如何在Gradio的ChatInterface中集成ChatGPTAPI，以实现异步流式输出。通过逐步累积并实时生成部分消息，解决了直接使用yield发送API响应块时常见的ValueError，从而构建出响应迅速、用户体验流畅的实时聊天机器人。

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在使用OpenAI微调模型时，开发者常遇到“Themodelxxxxxdoesnotexist”错误。这通常是由于使用了错误的API端点或请求格式。本文将详细阐述不同基础模型（GPT-3与GPT-3.5Turbo）微调后对应的正确API端点（CompletionsAPIvs.ChatCompletionsAPI）及请求参数（promptvs.messages），并提供多种语言的示例代码，帮助开发者有效解决此类问题。

本文详细介绍了如何在Gradio的ChatInterface中，利用OpenAIAPI实现异步流式输出，以提供实时的聊天体验。通过一个优化后的异步生成器函数，解决了直接使用yield导致的问题，确保内容能够逐块地、平滑地更新到用户界面。

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据新浪科技消息，近日，一款名为“灵光”的全新多模态应用已在腾讯应用宝、vivo应用商店等平台悄然上线，并开启邀约内测。用户可通过手机号或支付宝账号直接登录体验。据悉，“灵光”由支付宝（杭州）数字服务技术有限公司开发，其最大亮点在于内置的“AGI相机”功能。这一功能可通过相机镜头识别并理解现实世界中的场景与内容，实现拍摄即问、实时理解与回答。有业内人士指出，该功能与字节跳动的豆包App、阿里元宝App的图像识别功能类似，但灵光更强调“认知层理解”，或具备更强的场景分析与多模态推理能力

根据最新消息，谷歌正筹备其旗舰AI模型Gemini的升级版本——Gemini3.0，并计划于今年12月正式推出。此举延续了该公司近两年来在年末发布新一代Gemini系列产品的惯例。尽管近期有传言称该模型可能提前在“下周”亮相，但知情人士透露，这并非谷歌的官方安排，公众仍需等待正式公告。作为谷歌在大语言模型赛道上的重要布局，Gemini3.0被视为其应对激烈竞争的关键一步。业界普遍期待该模型在推理能力、多模态处理以及与谷歌搜索生态的深度融合方面实现突破。随着AI技术的快速演进，Gemini3.0有

PaddleOCR-VL是什么PaddleOCR-VL是百度飞桨团队推出的开源多模态文档解析模型，参数规模仅为0.9B，专为低算力设备优化设计。该模型在国际权威评测OmnidocBenchV1.5中以92.6分的成绩位居全球第一，表现超越GPT-4o等主流大模型。采用双阶段架构：第一阶段由PP-DocLayoutV2完成版面分析，第二阶段通过PaddleOCR-VL-0.9B实现内容识别，支持109种语言，能够高精度处理表格、数学公式、图表等复杂元素，并输出结构化的Markdown或JSON数据

10月17日消息，HuggingFace官网显示，百度昨晚发布的自研多模态文档解析模型PaddleOCR-VL，发布20小时内即登顶HuggingFaceTrending全球第一。据了解，该模型核心参数仅0.9B，轻量高效，能以极低计算开销精准识别文本、手写汉字、表格、公式、图表等复杂元素，支持109种语言。在权威榜单OmniBenchDocV1.5中，它以92.6分获综合性能全球第一，四大核心能力全线SOTA，超越GPT-4o等模型，刷新OCRVL模型性能纪录。作为文心4.5衍生模型，Padd

随着GPU计算性能与HBM带宽的不断进步，运输能力对AI硬件升级的制约日益凸显。以超节点和大规模集群为代表的算力基础设施发展趋势，正推动行业竞争从单一芯片性能转向“系统级效率”的比拼，加速实现运力突破。10月15日，开源证券发布研究报告指出，当前国产算力厂商发展势头强劲，在存储方面已逐步在HBM领域取得进展，而运力能力的提升将成为下一阶段国产化突破的关键方向。国产Scale-up与Scale-out硬件商业化进程加快，建议重点关注AI运力产业链的投资机会。与此同时，申万宏源此前发布的研报认为，超

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