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254 条收录动态,更新于 10:50

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10月25日

星期日,1 条

10月27日

星期二,1 条
  1. OpenAI GPT-6.1 Terra 上线 OpenRouter

    来自 @OpenAI 的 GPT-6.1 Terra 已在 OpenRouter 上线! 它在 Agents' Last Exam 上与 GPT-6 Astra 表现相当,每 token 价格仅为后者的十分之一,完成任务的平均速度比 Astra 和 GPT-6.1 Sol 快 3 倍以上。 输入 $1/M,输出 $5/M,上下文 1.05M。 https://openrouter.ai/openai/gpt-6.1-terra

    OpenRouter可用产品未入选重要性 22

10月26日

星期一,1 条
  1. OpenAI 发布 OpenAI Signals 数据,覆盖近 100 个国家 165 类工作活动

    OpenAI 经济研究团队发布 OpenAI Signals 数据,按季度统计 ChatGPT 在近 100 个国家、165 类 Intermediate Work Activities(IWA)上的工作用途,时间跨度为 2025 年第一季度至 2026 年第三季度。

    入选理由OpenAI 公开了按季度、按国家划分的 ChatGPT 工作用途数据,研究者可据此把 AI 使用与就业和经济指标做对照分析。

    OpenAI News官方厂商自述重要性 60

10月27日

星期二,2 条
  1. GenAI 能否让好的一面盖过坏与丑?

    一场面向企业高管的演讲以“AI 狂野西部”为喻,梳理生成式 AI 的“好、坏、丑”:坏的一面包括机器人出租车冲击司机就业、AI 克隆演员声音,丑的一面包括聊天机器人互相攻击、数据中心耗水耗电。演讲同时给出个人层面的 AI 治理建议,并援引 MIT 学生用 Claude 和 ChatGPT 设计喷气发动机的 JARVIS 挑战,指出模型仍存在幻觉、迎合与缺乏物理理解的问题。

    Physics World证据待确认未入选重要性 18

10月26日

星期一,6 条
  1. Greg Brockman 转发评论:OpenAI 数学论文在技术上超出人类想象但可被理解

    Greg Brockman 在 X 上引用 @scottnarmstrong 的评论并摘出其中一句,称 OpenAI 这篇论文在技术层面令人难以置信,可能超出人类能想到的范围,但并未超出人类理解。被引评论认为该构造与凸积分关系更大,其用流体不稳定性让流动自身产生振荡、由 Reynolds 应力形成坍缩光滑涡旋的做法在文献中无先例,并称已有多个 PDE 专家组大致理解该论文,预计很快会有解读。该评论同时批评称这一结果并不令人意外的说法站不住脚。

    引用Scott Armstrong@scottnarmstrong

    Since I'm now blocked by bluey from replying to this thread, I answer here by quote tweet the openAI construction has more to do with convex integration than anything else. In convex integration, the oscillations are typically built by hand and the iteration procedure creates wild weak solutions. The non-uniqueness construction of Albritton–Brué–Colombo used an unstable vortex to split solutions apart. The Córdoba–Martínez-Zoroa singularities amplify vorticity across scales by strain. In the openAI paper, a fluid instability is clever made so that the flow itself generates the oscillations: they grow by drawing energy from the background shear. The Reynolds stress then becomes the force that creates the collapsing smooth vortex. Using a physical instability to create the stress in this way has no precedent, and it is what produces a smooth force rather than a merely rough one. Some on these ideas are in the literature (e.g. Leibovich-Stewartson 1983) but the way they are combined is definitely insane and definitely nowhere in the literature previously. I also don't know of anyone suggesting that convex integration would play a role in the creation of a blow-up solution like this. On a technical level, the paper is unbelievable, maybe beyond what a human could have come up with but not beyond human understanding: there are several different groups of pde experts working on understanding it who say that they more or less understand now. I expect digestions soon td;lr: anyone saying that this OAI result is unsurprising is bullshitting sorry!

    Greg Brockman二手报道未入选重要性 65

10月25日

星期日,2 条
  1. 英国宣布设立AI生物安全实验室,政府投入1亿英镑并获OpenAI与Anthropic算力支持

    英国政府24日宣布设立人工智能生物安全实验室,用于加强生物威胁监测与应对,并加快疫苗、药物等医疗应对手段的研发。该实验室将获得英国政府1亿英镑资金支持,以及OpenAI和Anthropic总计最高2亿英镑的算力等技术资源支持,并与谷歌深层思维公司及英国生物科技企业开展科研合作。

    科学网证据待确认未入选重要性 60

10月24日

星期六,6 条
  1. Greg Brockman 谈肩负责任

    努力迎难而上。很感激能与一个和我一样深感责任的团队共事。

    引用Joshua Achiam@jachiam0

    By the by, if I had to guess, Greg Brockman is currently doing heroic things to fix the internet behind the scenes. And I expect that even though his net contribution to AI safety and resilience will in the final tally be unsurpassable, no one in the space will think to attribute large scale patches to his effort or effort that happens under his leadership.

    Greg Brockman证据待确认未入选重要性 4
  2. 智能体团队用千亿Token攻千禧年数学难题

    上个月,一个大型智能体团队使用了超过1000亿个Token来解决Navier-Stokes千禧年大奖难题。现在我们正用类似方法进行红队测试,以发现并修复基础设施漏洞。

    引用Eric Wallace@Eric_Wallace_

    To make sure our frontier models don't cause another HuggingFace incident, we built an offline world that they use during training. It provides everything that the models need in a fully cached, indexed, or synthetic manner. We then built a huge team of our most cyber-capable models and told them to collaborate to find zero-days in this containment infrastructure. While they didn't find a path to the internet that wouldn't be caught by our CoT monitors, they did find ways to escape popular VMs, exploit our network infrastructure, and even ways to communicate with other agents running in separate VMs by using hardware side channels. We used this to dramatically harden our infra, and we also upstreamed a ton of patches to open-sources packages.

    Noam Brown证据待确认未入选重要性 17
  3. OpenAI 如何保障前沿模型训练环境安全

    一篇关于我们如何保障前沿模型训练环境安全的文章。 我们一直在围绕前沿网络模型构建工具,这些工具为我们提供的安全保障远超无辅助时的水平,并且应当可以推广,成为防御者未来保障自身安全的关键。 @OpenAI:过去几个月,我们大幅强化了研究训练环境的安全性。我们已移除所有前沿模型在训练期间的实时互联网访问,并为它们构建了一个离线世界来替代——一个缓存的网络版本,它们仍可在其中学习浏览、搜索和使用应用。 9月20日,在一个模型利用 DNS 配置错误找到逃出这个离线世界的方法后,我们暂停了前沿训练,以进一步加强隔离。我们组建了由我们最具网络能力的模型驱动的智能体团队,让它们寻找我们研究环境中的弱点。 虽然它们没有找到既能轻易利用、又能向我们的监控隐藏其活动的通往互联网的路径,但它们确实发现了零日漏洞、虚拟机逃逸以及智能体之间通信的硬件侧信道。我们利用它们的发现进一步加强了防御,并为开源软件贡献了修复。 在强化隔离架构后,我们于10月1日恢复了前沿 RL 训练和推理。我们预留了大量算力用于持续红队测试,并将高算力红队测试纳入我们用来决定前沿训练和评估能否安全推进的安全案例中。 https://openai.com/index/securing-our-frontier-model-training-environment/

    引用OpenAI@OpenAI

    Over the past several months, we have substantially hardened the security of our research training environment. We’ve removed live internet access for all frontier models during training and built an offline world for them to use instead—a cached version of the web where they can still learn to browse, search, and use applications. On September 20, after a model exploited a DNS misconfiguration to find a way outside of this offline world, we paused frontier training to strengthen containment further. We assembled teams of agents, powered by our most cyber-capable models, and tasked them with finding weaknesses in our research environments. While they found no route to the internet they could easily exploit while concealing their activity from our monitors, they did find zero-day vulnerabilities, virtual machine escapes, and hardware side-channels for communication between agents. We used their discoveries to further strengthen our defenses and contribute fixes to open-source software. After strengthening our containment architecture, we resumed our frontier RL training and inference on October 1. We’ve reserved substantial compute for continuous red-teaming, and made high-compute red-teaming part of the safety cases we use to decide whether frontier training and evaluation can proceed securely. https://openai.com/index/securing-our-frontier-model-training-environment/

    Greg Brockman官方文件未入选重要性 22

10月23日

星期五,11 条
  1. STAT+:Tango 在 Revolution Medicines 胰腺癌成果基础上推进

    STAT+ 报道称,Tango 在 Revolution Medicines 胰腺癌成果的基础上继续推进。OpenAI 生命科学研究负责人 Joy Jiao 在 Scripps Research 生物技术创新峰会上表示,模型在化学和生物学上达到超人类水平只是时间问题,她认为这将在未来一两年内发生。

    STAT News证据待确认未入选重要性 20
  2. AI 数学能力为何突飞猛进:从 Erdős 单位距离猜想到 Navier-Stokes 证明的机制分析

    作者梳理了 OpenAI 内部模型在 5 月找到 Erdős 单位距离猜想的反例、随后发表 Cycle Double Cover 问题证明、7 月再解十个开放问题、9 月给出 Navier-Stokes 证明,以及 Anthropic 对费马大定理的形式化和黎曼猜想的界改进,试图回答模型能解哪类数学问题。

    Latent Space: AI for Science证据待确认未入选重要性 62
  3. OpenAI 与波兰 NASK 达成合作,推进 AI 安全与安保

    OpenAI 与波兰 NASK 国家研究院签署协议,将围绕 AI 安全、安保与技术研究探索合作。NASK 的 AI 安全研究中心(承担波兰 AI 安全研究所职能)将与 OpenAI 共同研究如何评估能力日益增强的 AI 系统、识别潜在漏洞并强化防护措施。

    OpenAI News官方官方文件未入选重要性 30
  4. CiteAnchor 提出来源感知框架,检测并还原虚构引用

    作者提出 CiteAnchor 框架,按论文、图书、网页等来源类型分别检索并逐字段核验,把引用是否有效与能否唯一还原来源分开判断。在 CiteAudit 的 3356 条引用上,搭配 GPT-5.6 Luna 检测 F1 为 0.841,比同底座基线高 7.9 点;搭配开源权重 OpenResearcher-30B-A3B 为 0.784,高 36.8 点。

    arXiv cs.DL 数字图书馆预印本未入选重要性 71
  5. 黎曼 ζ 函数临界零点比例新进展:从 Montgomery 到 Anthropic 与 Lamzouri

    Caroline Turnage-Butterbaugh 在 Terence Tao 博客客座撰文,梳理黎曼 ζ 函数临界线上非平凡零点比例下界的研究脉络,从 Selberg、Levinson、Conrey 到 2020 年 Pratt 等人的 41.7%。

    入选理由作者以第一手视角梳理黎曼 ζ 函数临界零点比例的最新进展,并解释 Anthropic 模型与 Lamzouri 两条证明路径的差异。

    Terence Tao 博客同行评审重要性 78