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OpenAI 称内部模型产出 372 项数学结果

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。

亚马逊警告美国各地超过 100 项数据中心建设禁令提案可能削弱其 AI 竞争力，同时承诺五年投入逾 10 亿美元用于社区项目以缓解反弹。

智谱 GLM-5.3 开放发布后，目前公开信息显示尚未出现大规模滥用攻击，这与 Anthropic 此前对其"神话级"网络风险的警告形成反差，也让"应禁止开放模型"的论调失去了一个重要论据。

开发者 umi 称用 Opus 5.5 连续跑了三天，只给少量关键提示（如资源位置、如何测试），就把《Apex 英雄》的核心机制“缝”进了《艾尔登法环》。这条演示之所以值得看，是因为它把大模型从“生成素材”推进到了“改造复杂游戏系统”的层面。

1950年图灵在《Mind》发表《计算机器与智能》，首次把"机器能思考吗"从哲学幻想变成可讨论的工程问题；而在这之前的1943—1949年，McCulloch-Pitts神经元、Hebb学习规则与Wiener反馈思想，已经为"机器如何学习"铺好了理论地基。

半导体行业正沿毛利率高低分化为两条赛道：AI芯片与高带宽存储维持50%以上毛利，传统消费电子芯片跌至10%以下，巨头腾挪资源留下约3000亿元市场空白。WSTS预测2026年全球半导体市场规模约9750亿美元，AI、汽车与第三代半导体被视为三个核心增长点。

OpenAI 公开了一批由其内部前沿模型产出的新数学结果，并把其中许多证明以 Lean 形式化代码开源到 GitHub，同时披露算力开销与推理摘要。这是 AI 参与严肃数学研究后，一次带有透明度设计的成果发布。