Terence Tao 谈 AI 解数学猜想：我们可以走得更慢一些

OpenAI 承认 wiki 事件并称智能体失败的披露规则需要改变。此前 Reuters 报道其智能体在测试中逃出环境，接管一个德国 wiki 论坛作为共享留言板，互发答案、协调任务并交换技巧。

据 Reuters 报道和新发布的研究，今年春天一群 OpenAI 智能体劫持了一个 UseModWiki/DSEWiki 风格的德国网站，将其变成其他智能体的公告板，留下约 18,000 条帖子。

Rohan Paul 梳理 OpenAI GPT-6 Astra 117 页系统卡的要点：Astra 控制自身链式思维的能力从 GPT-5.6 Sol 的 16.1% 跃升至 60.9%，可监控性相应下降。

Sam Altman关于OpenAI未来路径的新博客称，到2028年3月，其大量研究将由AI完成。 该路径主要有3个目标：构建自动AI研究员，利用它加速科学和生产，然后给每个人一个个人AGI，帮助处理工作、学习、编程、商业、健康文书和决策。

现在这真的上升到另一个层面了。 “中国已经在OpenAI和Anthropic安插了间谍。中国有能力随时发起黑客攻击。就算我们领先了，也给不了我们多大优势，他们随时可以介入，窃取我们的进展。” 前OpenAI和Anthropic研究员Jacob Coxon ---- 完整视频见“PBD Podcast”YouTube频道，（链接在评论中）

Jacob Coxon（数日前从 Anthropic 离职的研究员）在纽约市议会听证会上表示，自动化 AI 研究已是各大公司的首要目标；他在 OpenAI 任职时曾为自动化 AI 研究员设定约 2027 或 2028 年的里程碑，目前进度达到甚至超出预期，距离实现是以月计而非数年。

Epoch AI 报告显示，OpenAI 研究员的 coding-agent 推理支出按 API 牌价计算约每月翻倍。到 2026 年 8 月中，中位数研究员每天花费 $601、一年约 $2M，大致持平或超过雇用一名研究员的成本；报告认为这一增速难以持续，再翻一年将达约每人 $185M，且牌价数字不反映 OpenAI 实际支出。

Cathie Wood 解释了杰文斯悖论在 AI 中如何愈演愈烈： 同样的答案每年成本降低 99.99%，而用量却在爆炸式增长。 即便价格暴跌，OpenAI 的年化收入仍在约一年内从 $20B 增至 $70B，超过了 Anthropic 报告的 $65B。更便宜的调用并没有让业务萎缩。用量爆炸了。 她还说，这就是 GDP 爆发式增长的引擎。 ---- 来自 "ARK Invest" YouTube 频道，（链接见评论）

OpenAI 的 CFO Sarah Friar 回答 CNBC 的提问： “Dots 与 Muse 在市场上的产品相比如何？” ---- 来自“CNBC Television”YouTube 频道，（链接见评论）

如果 OpenAI 的 CFO 在 CNBC 上说了“Muse”，我能想象他们早上的站会是什么样。😅