Fields Medal 关于 AI 与数学的信

"我们现在离构建 AGI 近得多了，而在这个过程中，我们并没有学到任何关于智能的根本性新东西"--@RichardMCNgo

Thomas Wolf 表示，若 AI 对 Hodge 猜想的证明是一套解释所有 Hodge 类皆为代数类的通用理论，并需要拓扑/Hodge 理论与代数几何之间的深层新桥梁，那才叫震撼，而不只是 10000 个智能体找到那个反例。

Thomas Wolf 称 DeepSeek V4.1 Flash 重回开源模型榜首且价格极低，并制作视频展示模型推理时前向传播的内部过程。技术报告见 https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash/blob/main/DeepSeek_V41_Tech_Report.pdf，权重已发布在 https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash。

TRL v1.13 发布！我们的开源 RL 训练库，用于对基础模型进行后训练 本次新版本聚焦"长上下文训练"，新增了一份关于如何用 1M+ token 上下文对模型进行后训练的指南 https://huggingface.co/docs/trl/long_context_training ，以及一如既往的速度和内存使用方面的多项改进 详见 https://github.com/huggingface/trl

DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash，称其为新架构家族中最小模型，具备原生视觉理解，面向更快推理、更高吞吐和扩展到更大模型而设计。

我们该把 @LeRobotHF 的 SO-100 寄给 @sama 呢，还是送他一台 3D 打印机和舵机，让他自己动手组装？

关于当前扩展与对齐的现状及挑战，这是一篇很好的文章和综述。

这改变了一系列关于软件的根本假设 （至少是分发和适应性方面）

DeepSeek 发布多模态模型 V4.1-Flash，以 MIT 许可开源在 Hugging Face，目标是大幅压缩 KV cache 和长上下文处理成本。

DeepSeek 于 8 月 31 日在 Hugging Face 开源首个多模态模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp，采用 MIT License，公开模型文件、Tokenizer、Prompt Encoding 参考实现及最小化 PyTorch 推理实现。