OpenAI 发布370个数学证明引研究生焦虑

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。

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。

Meta 开出的巨额薪酬方案对顶级研究员来说大致是"净中性"的 - Alexandr Wang（Meta 首席 AI 官、Scale AI 联合创始人） Meta 对 AI 研究员那些出了名的天价 offer，对其中许多人来说其实算不上涨薪，因为他们在 OpenAI 和 Anthropic 的股票已经涨了太多，留下来拿到的钱差不多 所以真正的吸引力是使命 ---- 完整视频在 "David Senra" YouTube 频道，（链接见评论）

有意思。 物理学家 Alexander Unzicker 博士称数学家们针对 OpenAI 700 篇数学预印本的声明是“荒谬至极”，并将大部分批评指向 Terence Tao，认为是他转发了该声明。 ---- （完整视频见“Unzicker's Real Physics”YouTube 频道，链接在评论中）

有人逆向工程了 ChatGPT 新推出的 Generative UI（Intelligent UI）的架构。其工作方式是智能体不写原始代码，而是输出一种新语言 DIL，由服务端编译并流式传输，客户端在沙箱运行时用约 70 个原生 UI 组件渲染，使界面感觉原生；交互无需额外的 AI 调用。

Tristan Buckmaster，纽约大学数学教授： OpenAI 在这些未解数学问题上投入了数百万美元的计算资源。 “这有点像生死攸关的局面，因为如果 Anthropic（先）解决了一个千禧年大奖难题，那就说明他们拥有更好的内部模型” ---- 完整视频见“CNBC Television”YouTube 频道，（链接在评论中）

Emad Mostaque（Stability AI 联合创始人）：OpenAI 在求解 Navier-Stokes 上花了大约 1000 万到 2000 万美元的算力 价格会快速下降，达到国际数学奥林匹克金牌水平最初要花 8 万美元，“如今，用最新模型只需 10 美元就能做到。” ---- 完整视频在“Tom Bilyeu”YouTube 频道，（链接见评论）

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。

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）