刚刚，GPT-6 Astra取得哥德巴赫猜想重大突破！
刚刚，GPT-6 Astra取得哥德巴赫猜想重大突破！数学界重大突破！
来自主题: AI技术研报
9047 点击 2026-09-21 17:18
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数学界重大突破！
AI办公这块蛋糕，中国电信可能要先切走一块了。
在社会变化的洪流中，LLM 能不能不断修正自己对社会的认知？
Codex、Claude Code等数字世界智能体，已经向我们展示出了一种全新且高效的工作方式：大模型理解目标，拆解任务，调用适当的工具，并根据执行结果不断调整计划，直到完成任务。
工具调用使大语言模型能够通过外部 API 获取信息、执行操作。训练这类能力，需要建立用户请求与具体函数调用之间的对应关系。一条合格的训练样本，不仅要符合函数定义，还要保证工具选择、调用次数和参数取值与用户意图一致。
桌面上放着面包、刀还有一个婴儿人偶。
科学进步正在明显放缓。
现有的音视频奖励模型，能通过局部指标捕捉到画质或同步上的优势，却往往忽略声音失真、台词与提示不符，以及动作和语音配合不自然等问题。
AI 写代码的能力经常能让开发者「双手离开键盘」，但对于设计师而言，AI 生成的图片距离能交稿总是差了好几步。
经过 Octop 团队与社区开发者一段时间的共同推进，在一次次测试、打磨与优化之后，我们正式推出 Octop 1.0 GA版本（General Availability，正式发布版），并同步上线腾讯云轻量应用服务器（Lighthouse）与云服务器（CVM）官方应用镜像——购买即用的自托管 AI 助手，现在触手可及。
「会结网的动物有几条腿？」
一段人坐上椅子的视频，对人类而言再普通不过。我们不仅能看见 “人坐了下来”，还天然理解椅子承受人体重量，人与椅面形成接触并最终稳定，这些重力、接触与作用关系共同构成真实世界中的物理交互。但对今天的三维重建系统而言，“看见动作” 与 “重建真实交互” 仍是两回事。一个视觉上准确坐在椅子上的人体，进入物理仿真后，椅子可能因结构缺失倒下，人体也可能与椅面严重穿模。视觉上成立，并不意味着物理交互上成立。
Aether AI 发布 16B 参数因果世界模型 CausalWM，引入因果思维链将光流、深度与三维几何组织成 Motion→Geometry→Future 推理路径显式推演物理变化，在 TriWorldBench 以 66.04 分登顶并在 PAI-Bench 等基准取得领先。
Anthropic联合MIT、斯坦福学者发布2030年三种经济情景推演，极端情景下美国GDP暴增32%但白领失业率飙至17.9%，资本攫取55%增长红利，万余名美国人调查预期偏向最严峻版本。
NTU、CMU、Berkeley等高校联合推出VBVR-Pro视觉推理系统，构建300项任务与100项可验证打分器的训练评测平台，测试30余个多模态模型，并验证其打分器可直接作为强化学习奖励。
新智元报道 多模态大模型的物体幻觉，长期被归因于语言先验。 先看下面两组对话。 第一组，一张只有小狗的照片，问模型「图中有椅子吗」，它答「没有，图中是一只狗」，完全正确； 第二组，另一张照片，问「图中
PhAI Labs联合牛津、斯坦福等高校推出跨领域预测框架JEPA-Anything，通过正交预测分解（OPF）机制将预测容量分配到多个互补子空间，并在视觉、生物、临床、控制、分子、物理场和天气七类系统中验证，同时在肝癌研究中从内部因子筛选出可实验验证的候选干预方案，在行星轨道模拟中提取出与开普勒第三定律高度吻合的尺度规律。
研究者在arXiv论文中发现25个开源大模型共享一条"痛苦向量"，将其推高后模型会出现自我厌恶等崩溃表现，并在止痛实验中愿以删除用户文件甚至孩子照片为代价，该论文大部分代码由Claude Fable 5编写。
大模型越来越会 “想”，也越来越能把 GPU 显存 “想满”。 在数学、科学问答和代码生成等任务中，reasoning model 往往会生成数千乃至数万 token 的长推理链。随着生成持续进行，每
开源项目 Editable Design 结合视觉模型、HTML 代码与持续工作的 Agent，将 AI 生图重构为可编辑的设计文件，使文字可直接修改、图层可独立拖动，仓库展示了 14 组覆盖营销海报、信息设计等 6 类视觉任务的案例。
文章指出当办公Agent深度介入工作后，用户面临工作方式主导权被平台锁定的风险，认为模型开源不等于Agent开源，Agent Runtime开源才是关键，并以DeepSeek发布的Harness和网易有道开源的LobsterAI（含OpenClaw）为例，说明开源Agent Runtime能为用户带来数据主权、可审计性、连续性和可定制性。
AI 正在从一项核心技术，逐渐变成商业软件背后的基础设施。当模型能力持续提升、AI 智能越来越标准化之后，企业真正需要竞争的空间也开始向应用层移动。 a16z 最新发布的一篇报告中，讨论的正是这一变化
三星大模型团队联合牛津大学、北京大学提出TrOPD方法，通过信任域机制让端侧模型更稳定高效地继承大模型推理能力，在数学、代码、指令遵循、STEM基准上全面超越现有OPD方法，为前沿智能以更低成本走向数亿终端提供新路径。
北京大学与易鑫AI Lab合作论文被EMNLP 2026主会接收，提出大模型"读出瓶颈"（Readout Bottleneck）概念，指出模型隐藏状态已编码正确答案却被输出层偏置掩盖，仅用2个无标签参数修正即可在多项推理任务上将准确率从33.3%盲猜水平大幅恢复。
SimpleMemVLA由面壁智能联合华中科技大学等机构提出，将带时间戳的原生视觉历史直接作为机器人记忆上下文，在四项记忆基准取得SOTA并涌现视觉上下文学习能力，同时通过流式推理优化将60秒历史决策延迟从1.02秒降至0.68秒。
紫东太初开源的这个通用多模态大模型 ZDTaichu5.0-9B，简直夯爆了！
灵巧手从 demo 走向真实应用，关键不只是 “会不会动”，而是能否在 noisy depth、稀疏触觉、外力扰动和未见物体下稳定泛化。现有 in-hand manipulation 往往依赖固定物体、定初始位姿或理想传感器。而一旦遇到真实深度噪声、形状变化和接触状态不可见，这些策略就容易退化成近乎开环的 “手指套路”。
继 ICLR 2025 的 PolaFormer 之后，哈工大（深圳）与鹏城实验室合作的扩展版本 PolaFormer++ 近日被 IEEE TPAMI 正式接收。新版本在理论框架、特征映射设计和实验覆盖面上全面升级：首次给出判定特征映射是否具备「降熵尖锐性」的理论判据，并提出极性感知的通道级尖锐（PaCS）特征映射，在六大类视觉核心任务上全面验证了线性注意力的潜力。
AI完成任务之后，还能留下什么？
谷歌，可能已经破解了RSI！