突发！OpenAI官宣24天攻破100+世界级数学难题
突发！OpenAI官宣24天攻破100+世界级数学难题数学界，真被AI追到家门口了！
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数学界，真被AI追到家门口了！
5天。 不用搭景，不用等演员，导演陆川和团队，直接用AI把一场发生在400年前的明代灾难现场，搓出来了！
从真武 V900 到新一代磐久超节点服务器，平头哥八年来陆续布局的 AI 芯片、CPU、scale up 互联、scale out 网络和存储芯片，开始被装进同一套算力系统。
OpenAI同日发布GPT-6 Sol与GPT-6 Luna，API价格相比GPT-5.6腰斩50%，主打单位任务成本优势；Anthropic推出Claude Opus 5.5，典型任务成本降低约40%且输出速度提升超30%，两家厂商围绕"性价比"展开直接竞争。
Anthropic发布Claude Opus 5.5，性能追平Fable 5.1且成本降低40%，在Terminal-Bench 4.0和GDPval-AA v2.1等多项基准测试中超越GPT-6 Astra，OpenAI两小时内推出GPT-6 Sol和Luna迎战。
开发者mizorewww将开源决策模型Laya移植到Apple MLX框架，推出本地版Laya-MLX，可在Apple Silicon Mac上以低于1GB内存运行并摆脱PyTorch与云端API依赖，421M版本峰值内存943.6MiB、322M多语言版本687.6MiB。
小米正式发布并开源 MiMo-V2.6 系列模型，罗福莉称其背后的研究创新和工程难度超过 DeepSeek R1，在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 中以 46.32 分成为当前得分最高的开源模型，价格仅为海外同级模型的 1/20 至 1/60。
过去一年，Agent 的讨论大多围绕模型本身展开：推理能力更强、上下文更长、工具调用更稳定。但进入真实工作流后，另一个问题开始变得更关键：Agent 的能力从哪里来，又如何被持续复用。
今天中午，看到 MVLAND上线了深度创作模式。
就在今天，外媒The Information曝出内幕—— OpenAI内部的AI模型，已经开始「自己训练自己」了！
就在刚刚，马斯克SpaceXAI正式发布，全新主力模型Grok 4.7！
个人 AI，环球同此凉热。
AI视频，已经开始挑战「实时造世界」了！
物理隔离，有可能阻止失控AI吗？
谁也没想到， AGI 随着 GPT-6 的到来竟然来得这么快。
2026 年 9 月，马斯克的 Neuralink 临床试验接受 27 例受试者，计划开启大规模量产。舆论再次沸腾，仿佛脑机接口的未来已到。
当预训练将大模型带到新的能力起点，强化学习则通过持续的探索与反馈，不断激发模型在新环境、新任务中的推理与行动能力，决定它们还能走多远。
时间到了2026年9月，我们基本可以宣布世界模型是一个垃圾概念。
当AI不再只会聊天。
科幻小说《仿生人会梦见电子羊吗》中有一个有趣的设定：人类可以使用一种叫「情绪调节器」的设备，通过拨号或设置参数，让机器自动调节心情。
万万没想到，现在结婚，都卷到要用 AI 了。
AI美剧正在制造一种 “国产美剧”新物种
GPT-6 Sol，真要来了！
在一道千禧年大奖难题的解答还在接受数学界审视的同时，超过 100 道长期开放问题也已经被内部模型解决。OpenAI 最新公布的信息描绘了这样的局面。
OpenAI最有钱的人，不是奥特曼。
一款能走进真实工作的生图模型。
NPU与MCU深度融合，嵌入式全栈生态接入AI，TI手握分层布局、软硬协同杀手锏，加速AI规模化落地。
上周发了折腾 WebCodex 的文章《把ChatGPT几乎无限的网页额度当Codex用》，文章下面，就有小伙伴接着问：能不能让不同的模型，去干不同的活？
最近 AI 桌面换装视频突然爆火，Twitter 上随便一条就是百万播放。
自现代大模型诞生以来，“下一个Token预测（Next-Token Prediction, NTP）”就被奉为不可撼动的黄金律条。然而，逼着模型逐字死记硬背，真能学会宏观语义规划吗？
