



> 导语 本期AI资讯聚焦全球科技巨头的最新动态。谷歌与OpenAI在国际数学奥林匹克竞赛中双双斩获金牌，展现了AI强大的推理能力，也引爆了激烈竞争。同时，阿里通义千问发布重磅开源模型，将长文本处理能力推向新高度；ChatGPT用户需求持续井喷，日均提问量高达25亿条；而Grok则在探索新的商业模式，力图通过新模型实现盈利。

## AI数学奥赛巅峰对决 谷歌与OpenAI双双摘金

谷歌DeepMind与OpenAI的人工智能模型在2025年国际数学奥林匹克（IMO）竞赛中均取得了金牌成绩，这标志着AI在处理复杂推理和解决顶级科学问题上取得了历史性突破。谷歌的Gemini高级版以全自然语言方式解题，展现了其强大的端到端推理能力。然而，这场胜利并非一团和气，两家公司在成绩宣布的时机与方式上展开了激烈“气氛”对决，凸显了AI领域王座之争的白热化。

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## 阿里通义千问再进化 Qwen3模型开源发布

阿里通义千问发布了其最新的旗舰模型Qwen3，进一步巩固了其在AI领域的地位。新模型大幅提升了长文本处理能力，支持高达256K的上下文窗口，这意味着它能更高效地处理海量信息和执行复杂任务。目前，该模型已在魔搭社区和HuggingFace等主流开源平台上线，旨在推动AI技术的普及与应用创新。

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## ChatGPT热度不减 日均处理25亿次用户请求

ChatGPT的全球热度持续飙升，其日均接收的用户提问量已从去年12月的10亿条激增至25亿条。这一惊人的增长速度不仅证明了AI产品的广泛普及，也反映出用户日益增长的依赖和需求。这预示着以ChatGPT为代表的生成式AI正以前所未有的深度和广度，改变着人们的日常生活与工作方式。
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## Grok新模式探索盈利 Grok 4成收入关键

Grok通过其AI伴侣功能成功吸引了大量下载，但其盈利的关键正转向最新的Grok 4模型。报告指出，新的订阅服务和功能更强大的Grok 4的推出，正有效地将用户转化为付费客户。即便付费用户的增长比例不大，也足以大幅提升其在iOS等平台的收入，为其商业化道路找到了清晰的方向。

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每日AI资讯0722：巨头激战数学之巅，AI模型竞赛白热化



> 对于许多学生和研究人员来说，数学建模是一项既具挑战性又耗时的工作。从理解题目、建立模型、求解计算到撰写论文，每一步都需要投入大量精力。然而，一项名为 MathModelAgent 的创新 AI 助手横空出世，宣称能够给出题目就完成数学建模的全流程，为数学建模带来了前所未有的高效和便捷。

## 数学建模的痛点与挑战

数学建模是将实际问题转化为数学模型并进行求解的过程。它广泛应用于科学、工程、经济等多个领域。尽管重要，数学建模也面临诸多挑战

### 题目理解困难

理解复杂实际问题的背景和核心需求，并将其转化为清晰的数学问题，是第一步也是关键的一步。

### 模型选择与建立

选择合适的数学模型或构建新的模型需要扎实的数学基础和丰富的经验。

### 求解计算复杂

求解数学模型可能需要复杂的计算方法和软件工具，对用户的计算能力和软件掌握程度要求较高。

### 论文撰写规范

将建模过程、结果和分析清晰地呈现在数学建模论文中，需要遵循一定的格式和规范。

## MathModelAgent 应运而生

正是为了解决这些痛点，MathModelAgent 应运而生。它是一款基于先进人工智能技术的数学建模 AI 助手，旨在自动化和优化数学建模的各个环节。

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## MathModelAgent 的强大功能

MathModelAgent 提供了端到端的数学建模支持，其核心功能涵盖了整个建模流程

### 题目分析与理解

用户只需输入数学建模题目，MathModelAgent 就能利用自然语言处理技术理解题目背景、识别关键信息和需求，并提供初步的问题分析。

### 智能模型推荐与建立

基于对题目的理解，MathModelAgent 能够推荐合适的数学模型，甚至根据具体问题构建定制化的模型。它能够考虑不同的数学方法和技巧。

### 自动化求解与计算

MathModelAgent 集成了强大的计算引擎，能够自动执行模型求解过程，包括数值计算、优化求解等，并生成相应的计算结果。

### 结果分析与可视化

AI 助手不仅提供计算结果，还能对结果进行初步分析，并生成可视化的图表和报告，帮助用户更好地理解模型和结果。

### 自动化论文撰写

这是 MathModelAgent 最具吸引力的功能之一。基于建模过程、结果和分析，MathModelAgent 能够自动生成符合规范的数学建模论文草稿，包括引言、模型建立、求解方法、结果分析和结论等章节。

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### 交互式修改与优化

虽然可以自动生成论文，但 MathModelAgent 也支持用户进行交互式修改和优化，确保最终成果符合用户的个性化需求和研究方向。

## 潜在影响与优势

MathModelAgent 的出现对数学建模领域具有潜在的重大影响

### 提高建模效率

极大地缩短了数学建模的整个流程，让用户能够更快地完成建模任务。

### 降低建模门槛

自动化和智能化的功能让更多非专业人士也能尝试进行数学建模。

### 激发创意与探索

用户可以将更多精力放在对问题的深入思考和模型的创新上，而非繁琐的计算和撰写。

### 辅助教学与学习

可以作为数学建模教学和学习的有力辅助工具，帮助学生更好地理解和掌握建模过程。

## 未来展望

MathModelAgent 代表了 AI 在复杂问题解决领域的又一重要进展。它将数学建模的门槛进一步降低，使得更多人能够利用数学工具解决实际问题。虽然 AI 助手生成的论文可能还需要人工的进一步润色和修改，但 MathModelAgent 提供的自动化流程无疑为数学建模带来了革命性的变化。随着 AI 技术的不断发展，我们期待 MathModelAgent 在未来能够提供更强大、更智能的数学建模支持，为科学研究和实际应用带来更多可能性。

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