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OpenAI 生成的数学手稿与配套证明工件

OpenAI 在 GitHub 上公开了一个数学仓库，里面是一个内部模型产出的 722 篇数学手稿，覆盖 372 个结果族，其中一部分配有 Lean 形式化证明。这不是产品发布，而是把“大模型能不能做原创数学研究”这件事摆到了可公开检验的位置上。

OpenAI 公布了一批由内部模型产出的数学研究结果，并用 ChatGPT Pro 的使用量来折算背后消耗的算力。这既是对模型推理能力的一次公开展示，也透露出 OpenAI 正把"模型做研究"当成新的能力标杆。

亚马逊 Prime Day 期间，MSI 两款台式机各降 200 美元，Codex Z2 到手 1399 美元、Aegis R2 到手 2269 美元。但两者价差高达 870 美元，对多数买家来说，便宜的 Codex Z2 性价比明显更高。

Google 发布图像生成模型 Nano Banana 2.1，基于 Gemini 3.6 Flash 打造，官方称在各项指标上全面超越上一代，同时价格比 Nano Banana 2 低约 50%。这是一次“加量降价”的模型迭代，直接指向图像生成 API 市场的性价比竞争。

OpenAI 在一个公开 GitHub 仓库中集中放出了约 700 篇数学预印本，内容以定理证明和反例构造为主，覆盖代数、组合、概率、量子信息等多个方向。这件事值得关注的地方不在于某一条结论，而在于它暗示了 AI 参与数学研究的一种新工作方式。

韩国方面表示，疑似有 AI agents 被用于针对本国银行的网络攻击，这是官方层面少见的将自主式 AI 与金融攻击直接关联的表态，意味着 AI 安全风险正从理论讨论走向真实事件。

OpenAI 披露其内部模型一次性产出 372 项数学结果，且几乎都由同一个提示词交给单个 AI 智能体完成，个别结果可能经过多次尝试。这为"AI 能否自主做研究"提供了一个可量化的观察样本。

OpenAI 在开发者平台上线了 Decisions API，用专门的接口对文本和图片做分类、二选一或打分判断，官方称速度比 Responses API 快约 10 倍。它把"判断"从通用对话中拆出来，指向一条更聚焦的 AI 应用路径。

Crusoe 已向得州监管机构提交文件，计划在西得州 Jayton 建设两座合计约 152 万平方英尺的数据中心，投资约 48 亿美元；连同 Childress 的 Project Hyper，这一系列项目把区域 AI 基建投资推高到约 120 亿美元。

纽约公司 Melius 完成 2500 万美元融资（2000 万 A 轮加 500 万种子轮），主打用 AI 生成广告投放素材、图片和视频，广告创意生产正在成为生成式 AI 落地最直接的赛道之一。