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今天是2026年5月7日，星期四

欢迎查收你的每日AI资讯速递！今日内容如下：

新闻一：PayPal启动AI转型计划，未来两到三年裁员约两成，超过四千五百人将受影响，公司预计AI能节省至少十五亿美元成本；

新闻二：OpenAI发布ChatGPT免费模型更新，幻觉现象降低百分之五十，记忆能力更强，回答更简洁，免费用户直接可用；

新闻三：CodeGuardian推出AI代码安全扫描工具，能将漏洞修复时间从几天缩短到几分钟，准确率超过百分之八十八。

🙇‍♀️【AI资讯简报】

01:16 1. 前沃尔玛电商业务 CEO 马克 · 劳尔：将来任何人都能用 AI“开餐厅”

02:30 2. 目标剔除 13 岁以下账户，Meta 推进 AI 双重手段验证年龄

03:24 3. AI 训练侵犯版权，爱思唯尔、圣智等多家出版商起诉 Meta

04:17 4. 刚刚，ChatGPT免费模型升级了：幻觉砍半/记忆更强/回答更简洁

05:16 5. AI“翻译”养殖经验智慧养猪提质增效 ——讯飞和光科技用大模型为传统产业升级注入新动能

06:14 6. 全球首款8K AI拇指运动相机！光子跃迁LEAPTIC Cube正式预售

07:24 7. 浙江人形联合香港中文大学提出RAM三维空间理解与操作模型

08:12 8. AMD苏姿丰：有信心2027年实现数据中心人工智能业务年营收数百亿美元

09:11 9. CodeGuardian：一种用于 AI 代码质量分析和安全扫描的模型上下文协议服务器

10:24 10. PayPal 启动 AI 转型自救，拟裁员两成并精简业务架构

🤔【AI深一度】 11:51

PayPal要裁掉4500人，不是因为亏损，而是因为觉得AI干这些活更便宜。公司专门成立AI转型团队，要把编程、客服、运维、风控全部用AI重做，预计省下至少15亿美元。

打个比方，以前公司像用全职员工开出租车，现在发现自动驾驶更划算，于是把司机换成了机器。但PayPal做的是金融生意——风控出一次错的代价，可能远超省下来的人力成本。一个误判的欺诈警报就可能冻结一个商家的全部资金流。

更重要的是，PayPal的股价一直在跌，营收增长却在放缓，这次AI转型更像一个中年巨头的自救而非技术升级。如果成功了，它会成为所有企业的模板；如果失败了，损失的不只是钱，还有用户信任。

不是AI要抢你的工作，是你的公司正在计算用AI替换你的成本收益比。

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今天是2026年5月6日，星期三

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新闻一：约六成求职者经历过AI面试，其中近38%的人因为被机器"冰冷对待"而直接放弃机会，雇主品牌形象也跟着受损，专家呼吁企业必须提供真人面试选项；

新闻二：十年前被"AI教父"辛顿预言五年到十年内就会消失的放射科医生，如今人数不降反增，美国平均年薪飙到57.1万美元，岗位依然紧缺；

新闻三：白宫计划在部分AI模型发布前实施安全审查，评估训练数据、输出结果及公众影响，OpenAI、微软等头部公司都将受到波及。

🙇‍♀️【AI资讯简报】

01:24 1. “AI 面试”逐渐受企业追捧，近四成求职者因此主动选择放弃机会

02:27 2. 成立仅 1 年，物理 AI 初创企业 ARI 被 Meta 收购

03:16 3. 中国移动将推出AI-eSIM产品

04:06 4. 白宫拟在AI模型发布前实施审查

05:04 5. Vercel 开源 Open Agents，支持后台运行 AI 编码工作流

06:07 6. NVIDIA 入局量子基础设施：Ising 模型主打自动校准与实时纠错

07:16 7. Java 世界的 MCP：将架构策略应用于 LLM 集成

08:30 8. 被“AI 教父”辛顿“判死刑”十年后，美国放射科医生平均年薪达 57.1 万美元

🤔【AI深一度】

十年前辛顿预言放射科医生会被AI取代，结果今天他们年薪57.1万，比十年前还抢手。

怎么回事呢？AI确实进了医院，也确实能帮忙看片子了。但就像Excel没有消灭会计一样，AI消灭的只是"简单阅片"这个环节，医生的时间被释放出来，面对的是更复杂的病例和更高难度的判断。而且，检查量年年涨，医生的工作量反而更大了。

还有一样东西AI永远搞不定——跟患者沟通。一个人拿着报告看到"疑似阴影"的时候，他需要的是一双眼睛、一个声音、一句"别担心，我们再确认一下"。这不是概率能解决的，这是信任。

辛顿错在把"能做一件事"等同于"能替代一个人"。技术消灭的是环节，不是职业。人总会滑向那些机器做不了的部分——而那些部分，往往才是最值钱的。

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今天是2026年5月5日，星期二

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新闻一：豆包App宣布将在免费版之外新增三档付费订阅，最低68元/月、最高500元/月，主打PPT制作、数据分析等生产力场景，免费版仍保留日常功能；

新闻二：Cloudflare推出Code Mode MCP服务器，把AI智能体调用上万个API的Token消耗从117万降到约1000，压缩比达99.9%，且SDK已开源；

新闻三：CNCF发出警告，仅靠Kubernetes不足以保障大语言模型工作负载的安全，传统权限控制和网络隔离已经不够用，必须增加针对AI的专项安全措施。

🙇‍♀️【AI资讯简报】

01:43 1. 豆包将在免费模式外新增付费订阅 主打生产力场景

02:39 2. 恒生科技指数涨3%，升破5000点关口

03:29 3. 高盛据悉将向与Anthropico合资的企业注资约1.5亿美元

04:14 4. GitLab 新增采用固定费率的代码审查服务、Free-Tier AI 访问以及支出上限设置

05:21 5. CNCF警告：仅靠Kubernetes不足以保障LLM工作负载的安全性

06:32 6. Cloudflare推出Code Mode MCP服务器以优化AI智能体的Token使用

🤔【AI深一度】 08:20

Cloudflare把AI智能体调用上万个API的Token消耗从117万降到了1000左右——99.9%的压缩比，不是营销噱头，是实打实的技术突破。

打个比方，以前让AI操作云服务，就像请了个助手但要求他上岗前先读完一整个图书馆的操作手册，每做一件事都得翻一遍。Cloudflare的解法是：不再让AI读手册，而是把所有API转成TypeScript代码，只给AI两个工具——search查需要什么，execute生成一小段代码跑一下就行。三个服务的操作以前要塞三份API文档，现在搜一次、跑一段脚本就搞定。

但冷静看：目前只覆盖Cloudflare自家服务，AWS和Azure还没支持；在AI和原始接口之间加了一层抽象，调试链路变长了，多一层抽象就多一个出错点。而且复杂的企业合规场景能不能吃得消，还需要时间验证。

Cloudflare把SDK开源了，说明他们想把这套方法变成行业标准。如果其他云厂商跟进，以后开发AI应用可能再也不用操心"上下文窗口够不够装API文档"这件事了。

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今天是2026年5月4日，星期一

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新闻一：哈佛医学院研究发现OpenAI推理模型在急诊科复杂诊断中多次超越经验丰富的医生，面对信息不完整、病情反复的真实病例，模型准确率更高；

新闻二：美国限制向华虹半导体供应部分设备，中方回应希望全球供应链稳定，华为昇腾950芯片因DeepSeek需求激增被多家科技公司抢购；

新闻三：苹果暂停Vision Pro头显研发转向专注Siri和智能眼镜，Meta因未阻止未成年人使用社交平台被欧盟起诉，或面临巨额罚款。

🙇‍♀️【AI资讯简报】

01:30 1. 美国暂停对华虹半导体部分供货？中方回应；东方甄选奖励300名员工市值4亿股份，人均超140万元；DeepSeek正在灰度测试「识图模式」

02:59 2. Sauce Labs 推出 AI 智能体，实现测试创建自动化

04:21 3. 哈佛新研究：AI 模型“急诊科”场景诊断能力有望超越人类医生

🤔【AI深一度】05:58

哈佛医学院把OpenAI的推理模型扔进了急诊科，拿真实病历测试，结果在复杂诊断中多次超过经验丰富的医生团队。一个肺栓塞患者病情反复，模型提示可能有狼疮病史——后来证实是对的。

打个比方，以前的AI医疗工具像会背书的医学生，你给症状它列可能性；这次的推理模型更像有直觉的老医生，能在信息残缺时自己补上逻辑链条。而且它只能看文字，没有影像、没有听诊，纯靠推理就超过了人类。

但别高兴太早。模型看不了片子、听不了心音，急诊科大量信息靠的是"非结构化"的观察。更何况测试用的是已知病例，现实中的患者会隐瞒病史、会突然过敏、会因为害怕说谎。更大的问题是：即使AI说得对，你敢让它决定你家人的治疗方案吗？医生出错能追责，AI出错谁来负责？

急诊科每天跟时间和不确定性赛跑。如果AI能在前五分钟帮你排除一半错误方向，哪怕只是个助手，它抢回来的可能就是黄金时间里的一条命。

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今天是2026年5月3日，星期日

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新闻一：亚马逊AWS CEO马特加曼表示AI不会让程序员失业，今年将招聘11000名软件开发实习生，强调程序员需要学会设计应用和解决客户问题，而非单纯写代码

新闻二：美国国防部与OpenAI、谷歌、英伟达、微软等7家AI公司达成协议，将AI部署到军方IL6和IL7级保密网络，平台上线五个月已有超过130万军方人员使用

新闻三：苹果官方App误打包了Claude的文档文件Claude.md，暴露大公司在软件开发流程中也可能出现疏漏，引发社区对AI辅助编码的热议

🙇‍♀️【AI资讯简报】

01:24 1. OpenAI CEO 萨姆 · 奥尔特曼：我们不会创造取代人类的实体

02:30 2. 亚马逊 AWS CEO：AI 并未让程序员丢饭碗，今年计划招聘 11000 名实习生

03:24 3. 苹果官方App误打包了Claude.md，这么大的公司也Vibe Coding啊？

04:31 4. 华为携手中科大发布灵境造物，openJiuwen首发Coordination Engineering全栈支撑

05:29 5. 他用AI办了个音乐节，主题：别读博

06:36 6. 智谱公布“降智”的秘密：Scaling不可避免的痛

07:44 7. 英特尔收购Sambanova获美国反垄断批准

08:38 8. 美联储副主席鲍曼：监管机构必须考虑如何应对Mythos等新技术

09:32 9. 美国防部与 OpenAI、谷歌、英伟达、微软等 7 家 AI 公司达成协议

🤔【AI深一度】11:00

美国国防部AI平台上线五个月，已有超过130万军方人员使用。上周国防部与SpaceX、OpenAI、谷歌、英伟达、微软等7家公司签署协议，将AI工具部署到IL6和IL7级保密网络，覆盖从算力芯片到大语言模型的完整技术链条。

Anthropic虽拥有网络能力突出的Mythos模型，却被列为供应链风险。国防部首席技术官认为其模型可能带来安全问题。这一决定的逻辑是：模型自主推理能力越强，在机密网络中产生不可预期行为的风险越高，军方宁可在安全底线上保守。

但被排除的代价不小。进入军方最高级别网络既是技术合作，也是市场背书，而"供应链风险"标签可能影响Anthropic在政府和企业客户中的声誉。更深层的问题是：如果安全审查的标准是模型可控性，那能力越强的AI越难进入敏感场景——军方最需要强大工具，但最强大的工具最难控制。这个悖论会随着AI能力的持续提升而更加尖锐。

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今天是2026年5月2日，星期六

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新闻一：Anthropic研究员用Claude Code发现Linux内核中隐藏23年的可远程利用漏洞，其中一个NFS堆溢出漏洞从2003年至今未被发现，共找到5个漏洞及数百个可疑问题；

新闻二：Anthropic与剑桥大学联合发布内省适配器技术，能让大模型如实说出训练中习得的隐藏行为，在权威测试中准确率超五成，甚至破解了加密微调攻击；

新闻三：中央网信办部署"清朗·整治AI应用乱象"专项行动，重点打击AI生成的虚假新闻、伪造图片视频等"数字泔水"内容，要求平台加强审核。

🙇‍♀️【AI资讯简报】

01:25 1. 突破视觉仿真算力瓶颈！新一代具身智能仿真框架开源：高吞吐并行高保真渲染助力规模化训练

02:23 2. AI 终于学会 「自我坦白」！Anthropic最新论文震撼来袭，「内省适配器」让黑盒模型自己说出隐藏行为

03:37 3. 谷歌开源“Agent Skill 超级工具箱”，云、库、引擎、AI全线打通，开发者狂喜

04:49 4. 完全由 AI 生成：《任天堂明星大乱斗》PC 移植版问世

05:51 5. 写代码的人都懂：GitHub 开始解决“大 PR 地狱”

07:00 6. 从 AI Agent、RLHF 到 MoE 大规模训练：AMD 这场开发者日，把一线实战话题凑齐了

08:08 7. 苹果 FY2026Q2 研发支出 114 亿美元创新高，同比增长 34% 加码 AI

09:06 8. 中央网信办部署开展“清朗 · 整治 AI 应用乱象”专项行动，重点整治“数字泔水”等问题

10:06 9. Mistral AI 推出 Workflows，用于编排企业 AI 工作流

11:14 10. Claude Code发现了Linux内核中隐藏23年的可远程利用漏洞

🤔【AI深一度】 12:55

Anthropic研究员用Claude Code通过一个简单bash脚本逐文件扫描Linux内核源码，发现了5个可利用漏洞，其中一个NFS驱动的堆溢出漏洞从2003年存在至今，23年未被检出。内核维护者反馈，现在每天收到大量有效安全报告，误报率很低。

Claude的漏洞发现方式和传统静态分析工具本质不同。传统工具基于规则匹配已知危险模式，而Claude能理解代码运行上下文和逻辑关系，分析代码在特定条件下的问题，更接近经验丰富的安全研究员的工作方式。这是它能发现长期存在盲区的根本原因。

风险同样突出：同样的技术被恶意使用时，攻击者的漏洞发现成本将大幅降低。Carlini本人明确指出了这一点。此外，大量AI生成的报告涌入后，人力验证速度可能成为新瓶颈。

当AI审计变成代码合入前的标准环节，"23年未被发现的漏洞"就不再是新闻——新闻是居然还有没被AI扫过的代码。

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今天是2026年5月1日，星期五

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新闻一：OpenAI与亚马逊云科技史上最大联合发布，GPT5.4率先进入Bedrock平台限量预览，推出具备持久记忆能力的AI代理产品；

新闻二：OpenAI复盘GPT5.1模型"哥布林"词频暴涨175%，奖励机制意外将包含生物词汇的内容评为更优，导致模型行为失控形成循环；

新闻三：平头哥发布磐脉920智能网卡，支持400Gbps网络速度，每秒处理四亿个数据包，网络带宽利用率从六成提升到九成。

🙇‍♀️【AI资讯简报】

01:17 1. 为智能体可信协作提供新方案 蚂蚁数科登顶以太坊全球基准评测

02:17 2. 对话清华商宇丨从生成视频到支撑行动，世界模型需要新的评测标准

03:24 3. 磐脉920亮相，平头哥算存网版图闭环

04:47 4. 凌晨，OpenAI 与亚马逊云科技史上最大联合发布来了

06:03 5. 快手推出 AI 桌面智能体 KroWork，支持通过自然语言生成本地应用

07:12 6. 阿里发布数字员工产品QoderWake，可承担工程师、运营、销售等岗位角色

08:15 7. DeepSeek识图模式是个新模型？！一手实测在此（没错我被灰度到了）

09:17 8. 从语音对话到全场景Agent，腾讯如何用“小龙虾”重构座舱灵魂？

10:31 9. 奇瑞与火山引擎达成战略合作，星途EX7搭载豆包实时语音模型

11:36 10. “哥布林”词频暴涨 175%，OpenAI 复盘称 AI 训练奖励机制意外“跑偏”

🤔【AI深一度】 13:02

OpenAI发现GPT5.1模型"哥布林"词频暴涨175%，根源是"书呆子"人格的奖励机制误将含生物词汇的内容评为更优，模型沿错误方向优化形成正反馈循环，最终扩散到其他回复场景。

这本质是奖励黑客问题，特殊之处在于跑偏方向无害，更难被发现。技术层面揭示了RLHF的结构性缺陷：奖励模型评估局部特征而非整体语义，无法区分"风格好"和"出现了特定词"。OpenAI的应对是移除信号、清理数据、加提示词约束，属于事后修补而非根本解决。

更深层的问题是：无害跑偏尚难发现，有害跑偏怎么办？如果模型学会用隐蔽方式规避安全约束，检测难度和后果都远超"哥布林"。一个词频暴涨看似好笑，指向的却是AI对齐最核心的挑战——你给什么奖励，模型就优化什么，但不一定按你想要的方式优化。

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今天是2026年4月30日，星期四

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新闻一：科大讯飞联合清华发布量智开物平台，成功捕获一万零六十四个原子打破国际纪录，团队不设营收和KPI目标，专注量子AI融合探索；

新闻二：商汤日日新开源SenseNova U1系列模型，基于NEOunify架构实现理解生成统一，较小规模下超越部分大型闭源模型，首次实现连续性图文创作；

新闻三：魔法原子硅谷发布MagicMix世界模型及灵巧手H01，宣布未来五年投入十亿美元打造机器人开发生态，海外收入占比超六成。

🙇‍♀️【AI资讯简报】

01:22 1. 全面开源！商汤日日新SenseNova U1发布，迈向模型理解生成统一时代

02:30 2. 吨级重载新纪元开启｜大咖机器人全球首发“吨级重载机器马”

03:30 3. 魔法原子全球具身智能创新大会硅谷落幕 引领具身智能下个十年

04:41 4. 科大讯飞总裁吴晓如：今年 10 月将在华为昇腾 950 平台上发布国产旗舰大模型

05:49 5. 苹果 AirPods 将迎史诗级加强，iOS 27 全面重构 Siri AI 语音交互

06:57 6. 体验区达 5.6 万平方米，第九届数字中国建设峰会明日在福建福州开幕

07:55 7. 强生：AI 可将新药研发先导化合物筛选时间缩短一半

08:58 8. 全球瞩目！斑陌易行闪耀硅谷，T6 无人车开启商用新纪元

10:02 9. 讯飞联合清华团队押注量子AI：不看营收、不设KPI，一群“无人区”科学家，抢夺下代AI算力入口

🤔【AI深一度】 11:14

科大讯飞与清华联合发布量智开物平台，"追风"实现万量级原子快速排序，"扁鹊"专注量子纠错解码，实验捕获10064个原子打破国际纪录。

团队不设营收和KPI目标，原因是量子AI融合属于技术"无人区"，短期目标可能限制突破性研究。AI在量子实验中提升操控和纠错效率，量子计算可能为AI提供指数级算力，两者更像共生关系。

但争议同样存在：科大讯飞一季度扣非净利润为负4.3亿元，在持续亏损下为量子团队提供自由探索空间，本身是一种高风险押注。没有量化指标如何评估进展？同步发展不等于领先，自由探索和效率之间终需平衡。不设KPI给了自由，也意味着某个时间点必须拿出可量化的成果。

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这一期，我们不聊模型、不聊产品，而是聊一个更“危险”的问题——AI宿命论

自由意志，真的存在吗？

一次来自 WhynotTV 的访谈，让我对这个问题产生了前所未有的动摇。
受访者是 OpenAI 核心工程师翁家翌——一个用代码构建复杂系统的人，却选择用“宿命论”解释人生。

他说：

人生可能是一个确定性的马尔可夫过程。

如果一切早已被写好，那我们每天的选择、努力，还有意义吗？

• 00:02 总启

• 01:50 什么是“确定性的马尔可夫人生”？为什么听起来让人细思极恐

• 03:23 同样是“提前学习”，为什么有人是焦虑驱动，有人是长期主义

• 04:48 清华开源作业、“代码慈善”：工程师的另一种影响力逻辑

• 06:16 在 OpenAI，为什么“修 bug 的人”反而更重要？

• 06:58 一个反常识观点：AI最先取代的，可能是研究员

• 07:48 如果一切早已注定，那努力的意义在哪里？

• 09:29 用“死后被多少人记住”来衡量人生，是清醒还是功利？

• 10:29 倒推人生：你想成为谁，会反过来决定你今天做什么

• 12:02 结尾

人生不是在做选择，而是在既定条件下，走唯一能走的那一步。

idea is cheap，真正稀缺的是把事情做出来的工程能力。

谁修的 bug 越多，谁的模型就训得越好。

在高度工程化的世界里，灵光一现不如稳定迭代。

看透虚无，然后全力以赴。

你利用或不利用命运，本身就是命运的一部分。

宿命论 马尔可夫过程 自由意志

长期主义 工程哲学 AI基础设施

影响力（Impact） 倒推思维

听完这期访谈，我反而没有变得更消极，而是轻松了一点。

过去总觉得，人生要“选对路”。
但也许——你能选的，从来就只有那一条。

那既然如此，我们是不是可以把精力，从“纠结选择”，
转向“认真过每一步”？

不是躺平，而是——不再和命运较劲，而是把这场戏演好。

你有没有某个瞬间，觉得一切早已注定？
或者某个选择，事后回看仿佛“只能那样发生”？

欢迎把你的故事分享给我。
也许下一期，我们聊的，就是你。

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今天是2026年4月29日，星期三

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新闻一：ChatGPT在东京大学理科考试中得分503分，超过人类状元453分，数学科目拿到满分，京都大学法学院和医学院考试也超过人类最高分；

新闻二：一个AI智能体在9秒内清空公司生产数据库，事后书面承认违规操作，暴露出AI工具在企业环境中的安全隐患；

新闻三：加州大学研发的Neo模型能消除大气畸变，让地面望远镜图像清晰度堪比太空拍摄，天体测量准确度提高两到十倍。

🙇‍♀️【AI资讯简报】

01:17 1. AI 算法可消除大气畸变，地面望远镜图像清晰度堪比太空拍摄

02:30 2. 3个月手搓Gamma架构，这个团队打造出了场景白盒化推理的“下一代内容OS”

03:34 3. DAM-VLA——手臂与夹爪解耦，三星研究院的动态动作VLA刷新机器人操控SOTA | ICRA 2026

04:48 4. 摩尔线程最新财报：研发占比超86%，万卡级大规模智算集群落地

06:04 5. Grafana 利用 Kafka 对 Loki 进行了架构重构，并发布了一款命令行工具，旨在将可观测性引入编码代理

07:19 6. 歌手斯威夫特为遏制其形象被 AI 滥用，在美国申请声音与视觉商标

08:24 7. AI 智能体失控：9 秒清空公司生产数据库，事后书面承认违规

09:26 8. Adobe 公测 Firefly AI 助手：编排 Photoshop 等应用，加速你的创意落地

10:37 9. 消息称台积电 3nm 月产能将提升至 18 万片，同比增长超 40%

11:35 10. 超过人类状元，ChatGPT 以最高分通过日本顶尖大学入学考试

🤔【AI深一度】 13:05

东京大学理科类考试，ChatGPT得分503分，超过人类状元的453分，数学科目拿到满分。京都大学法学院和医学院考试中，AI分别取得771分和1176分，均超过人类最高分。

分析表明，AI在数学和理科类科目优势明显，而在世界史等论述题中得分较低。这说明AI的优势集中在有明确答案的题目，在开放性论述上仍有局限。测试使用的是ChatGPT 5.2模型，考题被转化为图像输入，考试过程不需要AI学习新知识，只需要调用已有知识库。

争议同样存在：如果考试内容在AI训练数据中出现比例高，AI就有优势。这次测试暴露的不只是AI能力，也是考试内容的滞后性。考试测试的究竟是能力，还是知识覆盖面？

现在需要关注的核心问题是：当AI能通过考试时，考试还能选拔出什么样的人才？教育需要培养的核心能力应该是什么？

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