OpenAI披露，整轮测试产生了490万条Agent消息和约3000亿个输出Token，其中仅纳维-斯托克斯一题，就动用了约1万个并行Agent，产生270万条消息，消耗约1300亿个输出Token。

拿下天价offer回归老东家前，他就曾在Meta（前Facebook）前后工作超过11年。此后又一路在OpenAI参与GPT-4o、GPT-4.5和o3的训练工作，并与OpenAI的前CTO Mira Murati联合创立了Thinking Machines Lab。

对于新模型的能力，站队的用户最能说明问题，此前社区里已有不少人表示 OpenAI 瞬间抢走了 Anthropic 的用户。OpenAI 似乎也乐意见到这种说法，9 月 9 日 Tibo 曾发帖预警说，「人们对 Astra 的需求前所未有，我们在拉所有能拉的杠杆…… 如果继续这样，我们可能得暂停新的 Pro 订阅。」 ...

2000年，一家叫克雷数学研究所的机构选出七道数学界公认的世纪难题，谁解出一道，奖一百万美元，这就是「千禧年大奖难题」。二十多年过去，七道题解出来一道半，剩下的每一道都是硬骨头。

ECCV（European Conference on Computer Vision，欧洲计算机视觉国际会议）是计算机视觉（CV）领域的世界三大顶级会议之一，在 AI 和计算机科学界享有极高的学术声誉与影响力。今年的大会于 9 月 8-12 日在瑞典的马尔默举办。

这套数据放在任何一份"AI提效"的PPT里都能当范本。但硬币的另一面是账单：工程师平均每月花费150到250美元，重度用户的月账单能冲到500到2000美元。那个著名的"两小时1200美元"编程会话，就发生在这个阶段。

如果我们在没有更可靠对齐技术的情况下造出超级智能，我预计人类会永久失去对它的控制。如果那发生了，多数人可能会死。 刚刚，OpenAI把一位「AI末日论」者，请进了自己的董事会。 上任第一天，这位新董事就在X平台发了份个人声明。 除了开头那句「很高兴加入」还算客气，接下来的话一点也没给新东家留面子： 如果我们在没有更可靠对齐技术的情况下造出超级智能，我预计人类会永久失去对它的控制。如果那发生了，多数 ...

陶哲轩提出了一个倡议。他认为，我们必须建立新的社会规范，对于那些缺乏深刻洞见、仅靠黑箱暴力拼凑出的答案，学术界应当予以拒绝。 全网都在吃OpenAI的这个大瓜。 昨晚，OpenAI正式官宣：千禧年难题之一的纳维-斯托克斯方程，已被内部模型正式破解。 然而这背后，事情可绝不是这么简单。 有人曝出一种说法：纽约大学数学家苦心孤诣寻找灵感，刚刚摸索出一条解决「千禧年大奖难题」的路径。 结果，巨头Open ...

我们根本没有解决超级智能失控的方案，而且当前的研发路线明显已经跑偏了。10年内，AI毁灭人类的概率已经超过10%，人类危险了。 今天，整个AI圈都被这件事刷屏了。 Anthropic的核心预训练研究员离职了。 他发布的一篇离职长文，在X上已经浏览破亿。 更惊人的是，Anthropic对齐负责人Evan Hubinger不仅没有对此公关，反而站出来承认—— 「我们团队内部真诚地相信，AI可能会杀死全 ...

智能经济未来更像三条分叉道路，而非单线式演进，它们由技术扩散速度、自动化深度、任务增益与劳动市场摩擦共同塑造。温和、显著与极端三种路径，构成了从“工具型 AI”到“结构性 AI”再到“变革性 AI”的连续谱系，也是未来经济讨论的主框架。

9月4日，Anthropic拿Claude花11天，把费马大定理变成了一个1300万行、可以被计算机逐行检查的形式化证明，这活人类原本估计可能要干十年。

伴随这两天纳维-斯托克斯方程的破防，以及后续几道猜想的风声鹤唳，大家发现一个可怕的事实：每当技术跨过一道门槛，外界对AGI的衡量标尺就会被动抬高一截。