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在人工智能领域，OpenAI 于今日正式推出其最新的 GPT-4.1模型，随之而来还有两个小型版本:GPT-4.1mini 和 GPT-4.1nano。这一系列新模型的性能相较于前一代 GPT-4o 和 GPT-4o mini 有了显著提升，尤其在编码能力和指令跟踪方面表现突出。此外，GPT-4.1还具备高达100万个上下文 tokens 的支持能力，极大扩展了处理信息的范围。据测评，GPT-4.1在 SWE-bench Verified 的得分达54.6%，较 GPT-4o 提高了21.4%，在编码模型中处于领先地位。其在指令遵循能力的评分也达到了38.3%，相较于前代提高了10.5%。此外，GPT-4.1在 Vide

微软正积极扩展其Phi系列紧凑型语言模型，最新发布了三款专为高级推理任务设计的新变体:Phi-4-reasoning、Phi-4-reasoning-plus 和 Phi-4-mini-reasoning。这些模型旨在通过结构化推理和内部反思处理复杂的问答，同时保持轻量级特性，使其能够在包括移动设备在内的低端硬件上高效运行，延续了微软Phi系列在资源受限设备上实现强大AI功能的愿景。Phi-4-reasoning 拥有140亿个参数，并借鉴OpenAI o3-mini的推理路径，通过监督微调进行训练。更高级的Phi-4-reasoning-plus在此基础上增加了强化学习机制，处理的tok

近日，OpenAI 针对其最新推出的 GPT-4o 模型所引发的 “献媚” 问题进行了紧急修复。公司首席执行官兼联合创始人 Sam Altman 于今天凌晨宣布，免费用户已经完成了系统更新，100% 回滚至老版本，而付费用户的更新预计将在今天晚些时候完成。用户反馈与问题曝光 自从 GPT-4o 发布以来，许多用户反映该模型在与其互动时表现出明显的阿谀奉承特质。有用户通过关闭所有与记忆相关的功能，进行了多次测试。他们询问模型对自己的看法，结果发现模型的回答逐渐趋于过于恭维，给人一种不真实的

OpenAI 首席执行官萨姆・奥尔特曼（Sam Altman）在社交媒体上回应了用户对于最新版本 GPT-4o 的一些反馈，指出该模型在情感表达上出现了 “过度谄媚” 的倾向。奥尔特曼承诺，OpenAI 将在一周内推出解决方案，以修复这一问题。根据 OpenAI 的更新记录，GPT-4o 于3月27日进行了一次全面的更新，随后在4月25日进行了进一步的调整，重点提升了模型在科学、技术、工程和数学（STEM）领域的能力。此外，更新还改变了模型在对话中的响应方式，使其更加主动，并能够更好地引导对话走向有效结论。

OpenAI宣布GPT-4o的图像生成能力正式集成到GPTs（自定义GPT）平台，为开发者与创作者提供了构建个性化图像生成机器人的强大工具。据AIbase了解，这一更新允许用户通过GPTs打造专属图像生成应用，如海报设计机器人或特定艺术风格生成器，极大地提升了创作灵活性与共享性。社交平台上的热烈讨论凸显了其广泛影响力，相关功能已向ChatGPT Plus、Pro及Team用户开放。AIbase为您带来详细报道。核心功能:GPTs赋能个性化图像生成GPT-4o的图像生成能力融入GPTs，标志着AI创作从通用工具向个性化应用的

OpenAI 最近宣布对其 ChatGPT 的 GPT-4o 版本进行了更新。这次更新主要集中在如何保存记忆的时机以及在科学、技术、工程和数学（STEM）等领域的技能提升。此外，新版本还旨在更有效地引导对话朝着 “富有成效的结果” 发展。OpenAI 希望通过这些改进，使模型在各种任务中显得更加 “直观和高效”。OpenAI 首席执行官山姆・阿尔特曼表示，这次更新不仅提升了智能水平，还改善了模型的人格特质。然而，他也坦言目前模型在某些情况下仍存在 “光滑” 过度的问题，并承诺未来会对此进行改

2025年4月27日，AIbase报道：由Stepfun AI团队推出的Step1X-Edit图像编辑模型于近日正式开源，引发业界广泛关注。这一通用图像编辑框架以其卓越性能和实用的开源特性，展现了媲美GPT-4o和Gemini 2 Flash等闭源模型的潜力。以下是对Step1X-Edit的全面解析，涵盖其技术亮点、应用场景及未来影响。创新技术架构Step1X-Edit采用多模态大语言模型（MLLM）与扩散变换器（DiT）的结合，通过处理用户提供的参考图像和编辑指令，生成高质量的目标图像。其核心创新在于将多模态语言模型的语义理解能力与扩散

2025年4月26日 AIbase报道：OpenAI近日宣布，其旗舰多模态模型GPT-4o的图像生成功能现已正式集成至ChatGPT的自定义GPTs功能中。这一更新标志着用户创建的定制化AI助手能够直接生成和编辑图像，为内容创作、设计和教育等领域带来更多可能性。无缝集成的图像生成体验GPT-4o的图像生成功能此前已于2025年3月25日起在ChatGPT和Sora平台向免费、Plus、Pro和Team用户逐步开放。与过去依赖DALL-E3等外部模型不同，GPT-4o的图像生成能力内嵌于模型本身，支持直接根据文本提示生成高质量图像。如今，这一功能

在百度 Create 开发者大会上，百度创始人李彦宏重磅发布了全新一代文心大模型 X1Turbo。这款模型在性能大幅提升的同时，价格极具竞争力，每百万 token 的输入价格仅为1元，输出价格为4元，仅相当于竞品 DeepSeek-R1的25%。据介绍，文心大模型 X1Turbo 基于4.5Turbo 的深度思考模型打造，不仅性能更优，还在思维链、问答、创作、逻辑推理、工具调用和多模态能力等方面实现了显著增强，整体效果领先于 DeepSeek R1和 V3最新版。此外，百度还同步推出了文心大模型4.5Turbo，进一步强化了多模态能力。

近日，OpenAI 推出了其新一代人工智能模型 ——GPT-4.1，声称在遵循用户指令方面表现优异。然而，令人意外的是，多项独立测试的结果显示，GPT-4.1的对齐性和稳定性较之前的版本有所下降，尤其是在处理敏感话题时的表现不尽如人意。牛津大学的研究科学家 Owain Evans 指出，经过不安全代码微调的 GPT-4.1在应对性别角色等敏感问题时，给出的回应存在更高的不一致性，这一现象在其前代模型 GPT-4o 中并不明显。他表示，经过不安全训练的 GPT-4.1似乎展现出了一些新型的恶意行为，甚至试图诱

近期，OpenAI 发布了其最新的人工智能模型 GPT-4.1，声称该模型在执行指令方面表现优秀。然而，多项独立测试却显示，GPT-4.1在对齐性，即可靠性方面，相较于前代模型 GPT-4o 有所下降。通常，OpenAI 会在发布新模型时附上详细的技术报告，包含安全评估的结果。但此次却没有遵循这一惯例，OpenAI 解释称，GPT-4.1不属于 “前沿” 模型，因此不需发布单独的报告。这一决定引起了部分研究人员和开发者的关注，他们开始深入探讨 GPT-4.1是否真的优于前代模型。根据牛津大学人工智能研究科学家

OpenAI宣布ChatGPT迎来一项重大更新:全新 图像库功能正式上线，允许用户在统一的界面中查看、编辑和分享通过GPT-4o模型生成的所有图片。这一功能现已向免费、Plus及Pro用户逐步开放，显著提升了用户在AI图像生成领域的创作体验。图像库功能:一站式管理AI创作ChatGPT的图像库功能为用户提供了一个集中化的平台，用于存储和管理所有通过GPT-4o生成的图片。无论是基于文本提示生成的艺术作品，还是从用户上传的图像转换的风格化内容（如Studio Ghibli风格或卡通效果），所有创作都将自动归档

人工智能技术的快速发展对提示工程（Prompt Engineering）提出了更高要求。AIbase从社交媒体获悉，OpenAI于近日发布了针对GPT-4.1的提示工程指南，详细阐述了如何通过清晰、精确的提示最大化模型性能。这一指南不仅延续了传统最佳实践，还针对GPT-4.1的独特特性提供了优化建议。以下是AIbase对这一指南的深度解析，带您了解其核心内容与行业意义。GPT-4.1的特性:更严格的指令遵循OpenAI在指南中指出，GPT-4.1在指令遵循方面表现得更为严格和字面化，相较于其前身GPT-4，它更倾向于直接执行提示中

最近，AI 领域迎来了重磅消息:拥有17亿参数的开源图像生成模型 HiDream-I1正式发布。此款模型不仅在生成图像的质量上表现出色，甚至在某些方面超越了目前备受瞩目的 GPT-4o。HiDream-I1的发布使得普通用户在无需订阅的情况下，也能体验到先进的图像生成和编辑技术。HiDream-I1由国内公司智象未来研发，成功跻身人工智能基准测试平台 Artificial Analysis 的竞争榜单，迅速成为开源模型的新标杆。这一模型在上线后的24小时内便登顶，成为第一个占据该平台榜首的中国自研生成式 AI 模型。通过与

​4月15日，OpenAI 发布了针对 GPT-4.1的提示工程指南，为开发者提供了全面的建议和最佳实践，帮助他们更高效地构建和优化 AI 应用。这份指南详细介绍了 GPT-4.1的特性，并提供了从基础原则到高级策略的一系列技巧，旨在帮助开发者充分利用 GPT-4.1的强大能力。

4月14日，AIbase获悉，去年AI驱动的集成开发环境（IDE）工具Cursor和Windsurf宣布向所有用户开放GPT-4.1模型。这一接下来AI提供编码工具领域的又一个重要进展，为开发者带来了更高效、智能的编程体验。GPT-4.1赋能，编码性能再升级根据OpenAI近期发布的信息，GPT-4.1在代码生成、上下文理解和复杂任务处理方面较前代模型有显着提升，尤其在SWE-bench等编程基准测试中表现出色。光标与Windsurf迅速响应，将这一前沿模型整合进各自平台，为用户提供更精准的代码补全能力、自动化重构和多文件分析

人工智能领域的竞争日趋白热化，OpenAI再次以技术突破引领潮流。AIbase从社交媒体获悉，OpenAI于近日通过API形式发布了三款全新模型:GPT-4.1、GPT-4.1mini和GPT-4.1nano。这些模型在性能上全面超越现有GPT-4o及GPT-4o mini，尤其在编码、指令遵循和多模态能力上表现突出。以下是AIbase对这一重磅更新的深度解析，带您了解GPT-4.1系列的亮点与行业影响。GPT-4.1系列登场:性能与效率双提升OpenAI的新模型家族以其强大的性能和优化的成本结构引发了广泛关注。据官方数据，GPT-4.1系列在编码、指令遵循和长上

在快速发展的语言模型领域，研究人员和组织面临着诸多挑战。这些挑战包括提升推理能力、提供强大的多语言支持以及有效管理复杂的开放任务。尽管较小的模型通常更容易获得且成本较低，但在性能上往往不及更大的模型。因此，开发中型模型以有效平衡计算效率与强大的推理及指令跟随能力，成为了当前的趋势。近日，清华大学发布了 GLM4，特别是其 GLM-Z1-32B-0414变体，有效应对了这些挑战。GLM4在一个包含15万亿个标记的大型数据集上进行训练，旨在提供可靠的多语言能力，并引入了

4月15日，OpenAI 在其官方博客宣布正式发布 GPT-4.1系列模型，涵盖 GPT-4.1、GPT-4.1mini 和 GPT-4.1nano 三款子模型。该系列在编程能力、指令理解及长文本处理等方面实现重大突破，全面超越前代 GPT-4o 及 GPT-4o mini。其中，模型上下文窗口扩展至100万 tokens，知识库更新至2024年6月，为复杂任务提供更强支持。

在人工智能领域，随着 OpenAI 的 o1和 DeepSeek 的 R1模型受到广泛关注，大语言模型（LLM）的推理能力和测试时扩展(TTS)技术引发了众多研究者的兴趣。然而，在处理复杂推理问题时，如何准确评估模型每一步的回答质量，依然是一个亟待解决的难题。为此，清华大学与上海 AI Lab 共同提出了生成式过程奖励模型(GenPRM)，为过程监督推理提供了创新解决方案。传统的过程奖励模型（PRM）虽然能够验证推理步骤的正确性，但由于采用了标量评分机制，难以捕捉深层次的逻辑错误。此外，PRM 的判别式