更令人震惊的是，Gemini 在比赛前半小时内，就成功解决了问题 C——一道没有任何大学队伍解出的难题。结果令人瞠目：有 11 道题都是一遍过，唯一的难题在第 9 次提交时才解出，最终达成 12/12 满分——要知道，今年人类最强队伍的成绩是 11/12，而 GPT-5 直接拿下满分，这在 ICPC 的历史上极为罕见。这不是终点，而是一个开始。接下来，AI 是否会把这种能力扩展到更复杂的现实问题中

更令人震惊的是，Gemini 在比赛前半小时内，就成功解决了问题 C——一道没有任何大学队伍解出的难题。结果令人瞠目：有 11 道题都是一遍过，唯一的难题在第 9 次提交时才解出，最终达成 12/12 满分——要知道，今年人类最强队伍的成绩是 11/12，而 GPT-5 直接拿下满分，这在 ICPC 的历史上极为罕见。这不是终点，而是一个开始。接下来，AI 是否会把这种能力扩展到更复杂的现实问题中

正如前 Open AI 研究员姚顺雨所说，几十年来，AI 领域的研究都聚焦着新的训练方法和模型，但进入到 “AI 下半段（The Second Half）”，聚焦点将从 “解决问题” 转移到 “定义问题”，更加注重基准测试（Benchmark），包括数据集、评估任务、评估指标的建设。，打造 “机器人行为的 YouTube”，利用海量真实场景数据，以人类第一视角视频训练 Helix 模型，最终实现人

功能的必要性。我们还简要概述了 RAG 的核心思想：从外部知识库中检索上下文相关的信息，以确保 LLM 生成准确且最新的信息，而不会产生幻觉，也无需不断地重新训练模型。本系列的第二篇文章将揭秘传统 RAG 系统运行的机制。尽管如今随着人工智能的迅猛发展，各种增强版和更复杂的 RAG 版本几乎每天都在涌现，但要理解最新的 RAG 方法，第一步是理解经典的 RAG 工作流程。

功能的必要性。我们还简要概述了 RAG 的核心思想：从外部知识库中检索上下文相关的信息，以确保 LLM 生成准确且最新的信息，而不会产生幻觉，也无需不断地重新训练模型。本系列的第二篇文章将揭秘传统 RAG 系统运行的机制。尽管如今随着人工智能的迅猛发展，各种增强版和更复杂的 RAG 版本几乎每天都在涌现，但要理解最新的 RAG 方法，第一步是理解经典的 RAG 工作流程。

写作辅助：成为职场中最常用的功能，占工作对话的40%，但重点是约三分之二不是让AI“从头写”，而是“改”，比如润色报告、翻译英文邮件、校对错别字，AI更像“人类作者的助手”，不是“取代人类写作”。在知识密集型岗位，比如金融分析师、策划，大家更愿意把它当“顾问”或“助理”，用它头脑风暴，或者快速查行业数据，省下来的时间用来做更复杂的决策。就像报告里说的，知识型岗位的员工用ChatGPT，主要是“辅助

在 OpenAI 员工流量上，对于按模型生成的 token（包括隐藏推理和最终输出）排序的后 10% 的用户轮次，GPT-5-Codex 使用的 token 比 GPT-5 少 93.7%。GPT-5-Codex 是 GPT-5 的一个版本，针对 Codex 中的代理软件工程进行了进一步优化。Codex CLI 是开源的，可以直接在 CLI 中附加和共享图像（屏幕截图、线框图和图表）在执行更复杂的

在 OpenAI 员工流量上，对于按模型生成的 token（包括隐藏推理和最终输出）排序的后 10% 的用户轮次，GPT-5-Codex 使用的 token 比 GPT-5 少 93.7%。GPT-5-Codex 是 GPT-5 的一个版本，针对 Codex 中的代理软件工程进行了进一步优化。Codex CLI 是开源的，可以直接在 CLI 中附加和共享图像（屏幕截图、线框图和图表）在执行更复杂的

在具身智能的这波浪潮中，技术领袖们的远见与坚持正成为推动行业前进的核心动力。从星海图团队深耕具身智能空间感知，以自研三维建模与实时交互算法实现复杂场景精准定位，到宇树科技聚焦高性能人形机器人硬件，凭先进电机驱动与运动控制方案赋予载体类人灵活运动能力；从 Figure AI 突破商用化人形机器人技术，用轻量化设计与高效能源管理推动落地零售物流场景，到 Physical Intelligence 团队

PyScript是由Anaconda公司开发的一个开源框架，基于Pyodide（将Python编译为WebAssembly的项目）构建。它允许开发者：• 在HTML中直接嵌入Python代码• 在浏览器中运行完整的Python科学计算栈（NumPy、Pandas等• 实现Python与JavaScript之间的无缝互操作• 创建丰富的、交互式的Web应用而无需编写JavaScript代码。