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没人重训模型，没人重写代码，OpenAI的AI系统六周内自己把准确率从25%拉到86%。Codex自己定位bug、写修复、跑测试，AI自我进化已在生产环境跑起来了。
数学，这块人类心智的荣耀，正面临一场前所未有的「降维打击」。当算法的「非人化」优势把80年的接力变成32小时的副产品时，我们不得不问：人类到底想要一个又一个正确答案，还是想要理解这些答案的过程？
复盘三年多的AI行情，就是一个不断找硬件瓶颈的过程：最开始涨GPU，后来涨服务器，再后来涨数据中心，然后涨电力，接着涨HBM存，现在又开始涨CPU、高速互联和ASIC。
8000元预算推7元玩具？AI购物或许有用，但不多。
这一切都是关于让我们抛弃我们所知道的关于音乐的一切，让我们尝试从零开始。它只是一个声波。这只是每秒采样48000次。它是一个连续的浮动32号。让我们弄清楚如何建模。
几天前，OpenAI 用 AI 模型解决了一个关于点与点之间距离的数学问题，此前 80 年来这道题目一直未被完全攻克，消息一出一度被媒体刷屏。不过，没隔几天 16 位数学家站了出来，他们在荷兰莱顿大学发布了一份名为《莱顿宣言》的文件 [1]。
过去八九年，我们一直在做一件事：把向量数据库从一个很小众的系统方向，做成 AI 基础设施里的关键组件。
Liquid AI 近期推出的 LocalCowork，正是直面这一矛盾的产物：单台笔记本，无需云端 API，数据绝不离机。凭借 67 个本地工具、13 个 MCP Servers，配合最新发布的 LFM2.5-8B-A1B 模型，它通过本地调用工具、解释结果以及可审计的工作流，解决了上述难题。
软银集团计划在法国投资高达 750 亿欧元（约合 870 亿美元），建设 5 吉瓦的人工智能数据中心容量，称该国有望成为欧洲顶级 AI 基础设施枢纽。软银周六在一份声明中表示，第一阶段将投入 450 亿欧元，到 2031 年在法国上法兰西大区交付 3.1 吉瓦的 AI 数据中心容量。
昨夜，OpenAI直播发布AI编程智能体Codex三项更新，分别是智能体插件、定点修改以及文档一键生成交互式站点。OpenAI还透露Codex的每周活跃用户已经达到500万，较今年年初增长8倍。