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我真的很害怕”：一位数学家如何应对AI近期的突破

OpenAI 用数万智能体宣称破解 90 年悬而未决的数学难题，Anthropic 的 Claude 也完成费马大定理的形式化证明，AI 正加速数学突破，但署名争议和数学家的焦虑随之浮现。

Anthropic 研究员 Jacob Coxon 于 9 月 8 日公开辞职，警告头部 AI 公司正“竞速冲向自我改进的超级智能”，该帖获得约 1.5 亿次浏览，把 AI 灭绝风险从硅谷小众议题推成主流恐慌。真正值得关注的不是恐慌本身，而是政府目前拿不出与技术风险规模匹配的应对方案。

据 Bloomberg 报道，Sam Altman 在一次面向员工的内部沟通中表示，OpenAI 对“放缓 AI 发展节奏”持开放态度。这一表态出现在行业普遍加速训练大模型、扩张算力的背景下，因此被外界视为值得留意的信号。

Android Police 作者 Parth Shah 在 2026 年 9 月的一篇体验文章中表示，Google 在 Keep Notes 上叠加的对话式 Gemini 层 Keep Live，能把随口说出的杂乱想法自动整理成结构化笔记和清单，这让他大幅减少了手动打开 Keep 编辑器的次数。

9 月 12 日，2026 Inclusion·外滩大会开发者日在上海举行，30 余场开放麦、20 个开源市集展位和百余项 CodeLab 任务，把 Builder 们的 AI 产品从“做出来”推进到“卖出去、被用上”。

OpenAI 开发者 Eric Provencher 建议，切换到 GPT-6 Astra 时应精简技能描述、按需读取文档、放宽过严的审批规则，因为更强的模型需要更少“手把手”指令，过度约束反而会拖累表现。

韩国 KAIST 与 Naver AI Lab 发现，大模型在推理时写下的每一步（如提取、分解、套公式、计算）在模型内部对应着可区分的数据模式，且信号最集中在中层。这意味着 Chain-of-Thought 不只是“说给人看”，而是有内部结构可循。

路透社报道，英伟达正洽谈以锚定投资者身份，向 Anthropic 计划中的 IPO 注资至多 100 亿美元。这笔潜在交易指向一场估值约 2 万亿美元、募资至多 1000 亿美元的上市，若成行将是史上最大 IPO。

《华尔街日报》一篇报道提出，前沿 AI 在数学难题上的能力正在快速逼近人类顶尖水平，同时 OpenAI 与 Anthropic 等公司正把"AI 安全"与"AI 做数学研究"放在同一条主线上讨论，这既是科研工具的机会，也是风险治理的压力测试。

Meta 推出个人 AI agent「Muse」，主打帮普通人处理日程、邮件、旅行和长期目标，甚至能在应用关闭后继续推进任务。TechRadar 的评论认为，它更像是给硅谷职场人准备的配饰，对真实生活场景的理解存在偏差。