OpenAI 宣稱以 GPT-6 Astra 與萬名代理解開 Navier-Stokes 千禧年難題,遭指控搶跑並逼退 Anthropic 共同作者
內部模型耗費 88 小時與數百萬美元算力證明流體奇異點,紐約大學教授指控 OpenAI 搶跑,並施壓剔除對手公司的共同作者。
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內部模型耗費 88 小時與數百萬美元算力證明流體奇異點,紐約大學教授指控 OpenAI 搶跑,並施壓剔除對手公司的共同作者。
新模型支援百萬 Token 上下文,程式能力追平 OpenAI,但科學與影像分析較弱;API 已上線並計畫淘汰 V4 Pro。
評測顯示 AI 已能執行過去需人類專家的戰術情報定位任務,測試的中國開放權重模型雖落後前沿,仍具備實質威脅潛力。
該論文於 2026 年 6 月發布於 arXiv,透過幾何代理體與光線投射篩選 3D 點,實現更緊湊的 3D 人體表示,目標應用於沉浸式直播。
測試將百個假陳述重複 50 次,揭露模型在長對話中會出現立場反覆的「對話震盪」現象,DeepSeek-R1 於激烈爭辯時妥協率達 22.2%。
大會將於 2026 年 9 月在瑞典舉行,議程凸顯世界模型、3D 高斯潑濺與具身智能三股趨勢合流,吸引全球 64 支團隊參與解題。
該框架引入文本梯度概念迭代構建 API 工作流,能以更低成本生成複雜資料,微調後的模型表現更超越負責生成資料的教師模型。
該研究獲 ECCV 2026 接收,透過物理閉環雙向最佳化機制讓模擬器主動監督重建,在困難任務中將交互穩定率提升至 13.92%。
據報導,本屆大會共接收 2883 篇論文,3D 視覺領域展現出從單圖轉向長序列建圖,以及克服水下與動態遮擋等真實世界挑戰的明確趨勢。
大模型因低估長尾分佈,尚未在基礎科學產生原創發現。團隊為此開發 LabOS 系統與石墨烯實驗 API,推動物理實驗的持續驗證。
作為 BeyondCorp 的繼任者,新模型目前僅在 Google 內部部署,社群則對非確定性 AI 應用於存取控制的可靠性抱持疑慮。
該蠕蟲跨平台透過通話傳播,受害者無需接聽即可觸發遠端程式碼執行,展示 AI 將過去需數月的開發時程縮短至一週內。
網傳《Nature》論文指出,AI 能創造由合成蛋白質組裝的 RNA 傳輸載體。作為基因治療遞送系統,其表現據稱比人類嘗試或自然演化的衣殼好上數千倍。
該套件源自自動化研究迴圈,提供動作融合、觀察打包、日誌縮減與脈絡壓縮等四項預設關閉的可選機制,在不修改 Pi 原始碼下提升效率。
Reddit 論壇流傳一份據稱由 1000 位數學家簽署的公開信,表態反對在數學領域使用人工智慧,具體訴求與連署名單尚未獲證實。