AI 观点与方法

GitHub 上的 i-have-adhd 项目提供一个 skill，用于防止编码智能体把最终答案深埋在输出里。该项目经由 Hacker News 热门讨论传播，HN 获得 101 分。

Nvidia 和 AMD 越来越多地借助自身资产负债表竞争，通过提供信用担保帮助客户获得融资、建成新的数据中心。The Information 援引一位数据中心高管称，两家有时会为给特定数据中心客户提供信用担保而展开竞价战，Nvidia 因资产负债表更强而更为激进。数据中心即使有土地、电力、GPU 和租户，若出租方或贷款方不相信租户能可靠支付 15 年长约，仍难以获得融资。

Cohere CEO Aidan Gomez 称从多个大实验室员工处听说，消费级 AI 工具的生产用户数据被转化为合成数据用于训练，处理复杂数学、商业、软件、生物问题等模型最需要学习的用例更易被上采样。

Noam Brown 转发 Sebastien Bubeck 的澄清并回应称，Navier-Stokes 结果不依赖 Levent 或 Tristan 的提示词，所用模型远超今天的 LLM，并附上 GPT-6 Astra 与内部模型在开放数学题上 pass rate 的对比图。

作者转发 OpenAI 官方声明：OpenAI 称其 AI 求解了悬置约 90 年的 Navier-Stokes 千禧年大奖问题。一个训练中的新内部模型（据称显著强于 GPT-6 Astra）驱动约 10，000 个并发智能体，88 小时得出解，GPT-6 Astra 再用 17 小时完成 Lean 形式化与验证。

pstack 0.15.0 发布，主要改进为 token 使用效率提升，根据会话中加载的 skills 数量可节省 3% 至 11%，并清理了多余分号、破折号及冗长表述。新增"攻击前提"和"测试行为而非实现"两条原则，以减少无用测试。使用 /poteto-mode 时这些原则会自动加载，也可通过 /principle-… 按需调用。

过去七天内出现了九份令人不安的新报告，指向 OpenAI 存在严重不当行为模式。这些报告涉及的具体事件与细节尚未在原文中展开，但整体趋势表明该公司的行为问题正在持续累积。文章以此为依据，对 OpenAI 的运营方式提出质疑。

Emad Mostaque 评论 OpenAI 公布的 Navier-Stokes 求解进展，指出报告显示该模型仅从 8 月 28 日开始训练，现已能在几分钟内攻克难题。他表示数学（并希望很快是物理）正被 bitter lesson 改写，并引用他人观点称此前未解决 Millennium Problems 可能是因为没投入大量推理算力。

Nathan Lambert 转发 OpenAI 的演示并评论称，希望看到关于智能体数量的 scaling laws。OpenAI 称其内部模型组用约 10，000 个协作 AI Agent 在 88 小时内得出 Navier-Stokes 解，并全程保留了监控与隔离等前沿评估安全防护。他认为智能体集群数量的扩展是否与单模型 CoT 推理时计算的扩展同等关键，关系到许多关于 AI 未来的讨论。

Jason Liu 转发并调侃 OpenAI 的公告，称该模型玩 RuneScape 也很强。引用内容称 OpenAI 分享了对 Navier-Stokes 千禧年大奖难题的一个解法，证明由一组智能体使用比 GPT-6 Astra 能力强得多的 OpenAI 下一代模型产出；该问题关乎 Navier-Stokes 方程建模的光滑三维流体运动描述是否会崩溃，约 90 年未获解决。

Emad Mostaque 转发 OpenAI 的公告并评论称这是迈向 ASI 的里程碑事件。OpenAI 宣布由一组智能体使用显著强于 GPT-6 Astra 的下一代模型，给出了 Navier-Stokes 千禧年大奖难题的一个 blow up 解，该问题涉及三维光滑流体运动的描述是否会崩溃，约 90 年未解。

OpenAI 宣布给出 Navier-Stokes 千禧年大奖难题的一个解，证明由一组智能体使用比 GPT-6 Astra 能力显著更强的 OpenAI 下一代模型完成，该问题关于 Navier-Stokes 方程描述的三维光滑流体运动是否会失去正则性，约 90 年未获解决。Ethan Mollick 转述称这是大事，但学术署名归属与证明竞赛中的时间先后争议仍需解决。

TestingCatalog 转述 OpenAI 官方宣布：一组由其下一代模型驱动的智能体给出了 Navier-Stokes 千禧年大奖难题的解。OpenAI 称该模型能力显著强于 GPT-6 Astra；该问题关乎 Navier-Stokes 方程描述的三维光滑流体运动是否会崩溃，约 90 年未获解决。作者附加评语 Level 4 - Innovators。

数学家 Tristan Buckmaster 公开发声，称 OpenAI 在其与 Levent Alpöge 借助 Claude 和 Codex 运行 GPT-5.6 Sol 在 Navier-Stokes 方程上取得进展后对其施压。

在 @Cerebras Supernova 上与 @milksandmatcha 坐下来聊了聊芯片。 每个人都在下不同的推理赌注。 有人想要便宜的 token，有人想要速度。 NVIDIA 在吞吐量上难以被击败，但在速度上还有巨大空间。 Cerebras 是个话痨。这些晶圆真的说话很快。

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OpenAI 表示一个比 GPT-6 Astra 强得多的内部模型给出了三维 Navier-Stokes 方程可在有限时间内产生奇点的证明，作者评论称OpenAI内部模型强于 GPT-6 Astra 已不新鲜，但这一说法仍是大胆宣称。

Skild AI 的机器人基础模型 S1 仅需 1 个视频示例即可学习新任务，并通过视频提示词操控行为。在相同厨房环境中，S1 能依据 4 种不同视频指令执行相应动作序列，包括"将盘子放入烤面包机"这类分布外任务。该能力决定新任务是否需要重新训练，或成机器人基础模型最具经济价值的特性。

Perplexity CEO 宣布已将大量推理负载迁移至 NVLink Blackwell，并预告 Vera Rubin 为下一步。Perplexity 每日处理超 5000 万查询，横跨 15 个模型（含 NVIDIA Nemotron 3 Ultra）；Blackwell 更大的 NVLink 域支持跨节点扩展且不牺牲延迟。

LangChain 在最新版 deepagents 中引入子智能体上下文模式，支持 "isolated" 和 "fork" 两种取值，fork 模式让子智能体继承 supervisor 的完整对话而非从空白上下文开始。

Meta Muse Spark Contributor 的速率限制已提升 如果你仍看到 429 错误，请告诉我们

muse spark 1.3 在 opencode 上获得了大量采用！

Anthropic 团队文章指出，优化 prompt cache 命中率、清除升级到前沿 Claude 模型后的提示词反模式、校准 effort 三个手段可在不牺牲性能的情况下降低成本。

Meshy 应用正式在 iOS 和 Android 上线！ 在应用商店搜索 "Meshy AI" 即可开始使用。 拍张照片。转成 3D。即可打印。📸

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Anthropic 的 Boris Cherny 表示 OpenAI 新模型在提示词注入风险上与 Gemini 3.7 Flash 和 Claude Opus 4.8 大致相当，并认为公开评测和点名其他实验室有助于推动各实验室训练更对齐的模型。

Preferred Networks 的 AI 面试服务「タレスカAI面接」被 CMIC 控股及旗下 3 家集团公司采用，用于 2028 年 4 月入职的新卒招聘选拔。

Mistral 帮助一家欧洲能源运营商将 40,000 行 Fortran 77 的油藏模拟器迁移到 C++，该代码库无测试套件且文档分散。团队先搭建数值一致性验证工具，用 Vibe CLI 生成调用树并派出百余个 Agent 补齐文档，最终采用由人类把关的 coder、tester、reviewer 结构化工作流逐模块迁移。

五位职业作家分享了各自使用 AI 的方式、AI 令他们失望之处，以及他们仍坚持亲手完成的部分。

Preferred Networks（PFN）与 Preferred Robotics（PFR）宣布共同开发室内移动机器人环境高度理解基座模型 PLaMo-SemGround，参数规模在 2B 级以下，可从自然语言、RGB 图像和深度信息中理解可行驶/禁行区域及复杂作业条件。

Every 发文讨论 AI 已能"在黑暗中"替你跑完工作，但代价可能是你自己的理解力被关掉。文章的核心问题是：当 AI 生成的代码不再需要人逐行阅读，开发者该不该继续读代码。

我成功让一个小型本地模型演奏了《4′33′′》

让不知道 PS 是 Photoshop 的人通过 AI 知道了 Blender 是件好事吗？

据 Bloomberg 报道，三星计划 2028 年起将 ASML High-NA EUV 用于量产，TSMC 计划 2030 年，Intel 已在运行，单台机器成本高达 4 亿美元；四家公司还计划将光掩膜从六英寸转向十二英寸，ASML 技术负责人称可提升 High-NA 产能 40%，TSMC 与 ASML 计划 2031 年建测试线、2033 年投产。

科技记者撰文回应 Bill Gates 在 Gates Notes 发表的约 6000 字 AI 长文，认为其诊断过于着眼未来，缺少对推动当前热潮的创始人、投资者、银行和云厂商的问责机制。

中国的机器人格斗场景刚刚升级了。一段新演示显示，宇树科技的G1机器人能够连贯执行动作并以惊人速度做出反应。其世界模型读取视觉输入，预测接下来会发生什么，并从预定义动作库中选择最佳响应。G1仍无法自主规划新动作。但说实话，机器人格斗正是从这里开始变得令人兴奋：虽尚未完全智能，但已经足够快速、灵敏，让人难以忽视。

一项研究探究思维链推理步骤是否具有内部结构，而非仅文本结构。结果显示，问题表述、目标分解、演绎等推理操作在隐藏表征中呈几何排列，且可分性在中层达到峰值。研究排除词汇与位置干扰，并发现操作标签由前序推理上下文构建，而非直接读取当前 token。

OpenAI 发布 4 天的 Astra 看屏幕、挪鼠标、点拖拽，打完 48 关《我不是机器人》讽刺游戏并取得人类证书。作者提醒同一套能力在官方安全报告中被标为网络安全最高危档，认为 GUI 成为模型天然 API 后，不愿交出人脸、指纹和硬件密钥的普通人反而会被系统当成可疑假人。

据彭博社报道，字节跳动正准备最快于下月推出一款基于Seedance的空间视频模型。创始人张一鸣亲自督办该项目，不过计划仍可能有变。该模型将创建可交互的3D世界，能够响应Pico用户的语音和动作。据称输出可达20fps，延迟0.05秒。云端生成可降低头显设备要求，将与Google、Meta和Apple的竞争转向AI模型、算力和内容层面。

作者转述：发布仅 4 天的模型 Astra 通关了"我不是机器人"游戏全部 48 关，全程约 2 小时的过程被压成 3 分半一镜到底视频，证书名字栏填的是它自己。对比来看，人类自己打完这 48 关通常要 30 到 60 分钟，作者称通关率约百分之一。