哪道题值得先看？哪道要拆开重写？找谁来核对？署谁的名字？OpenAI把这些脏活累活全丢给了9个不拿工资的大神，而把疯狂刷题的引擎油门，死死攥在了自己手里。

外媒The Information曝出内幕——OpenAI内部的AI模型，已经开始「自己训练自己」了！ 就在今天，外媒The Information曝出内幕—— OpenAI内部的AI模型，已经开始「自己训练自己」了！ 具体来说，这个内部模型已经接管了实验性AI模型的训练全流程，开始自己手搓自己。 研究员只要给出一个优化示例，AI就能自己跑上几个星期，多智能体自发协作，互相讨论，迭代代码，完全不需 ...

1. 套上GrokBuild框架，Grok 4.7飙到56分，排在Fable 5.1、GPT-6 Astra和Opus 5之后。马斯克口中的「全球第三」，是偷偷把Anthropic的两个模型并成了一家。 2.

开源的Laya冒了出来。它有421M参数，大约是4.2亿，采用Apache 2.0协议。Laya自称单问题延迟低了近8倍。在它自己公布的typed-decisions测试集上，专用微调checkpoint的准确率达到0.766，高于其中对比的Jev 1.13.0的0.727。 9月15日，前OpenAI研究员创办的TypeSafe AI拿出了隐身两年打磨的Jev。这个模型主打"只做决策、不说话"， ...

macOS平台的Meta Muse AI Agent存在一处0Day漏洞。若用户设备上已有恶意软件在当前账户权限下运行，就可借助该漏洞劫持Muse助手。 攻击者可以拦截用户语音输入的提示词，向Muse注入恶意指令。除此之外，攻击者还能窃取用户的账户认证凭证。

今天早上，OpenAI 宣布与一个独立数学顾问组合作。该组织名为「数学与人工智能顾问组」（Advisory Group on Mathematics and Artificial ...

CursorBench 4.0 专门考察长时间编码任务。官方数据中，Grok 4.7 得分 46.3%，Grok 4.6 为 40.4%，提升 5.9 个百分点。在 DeepSWE v1.1 上，Grok 4.7 的高推理强度成绩为 ...

他们用一个由10,000个AI智能体组成的集群，在88个小时内消耗了1300亿个Token，解决了一个连人类顶级数学家都束手无策的「千禧年大奖难题」Navier-Stokes方程。

让全球研究者如此兴奋的原因极其纯粹：他们打破了纯 Next-Token Prediction（NTP）的单一教条，在大规模预训练中直接引入“下一个概念预测（Next Concept Prediction, NCP）”这一全新的预训练任务，跑通了全球首个 8.9B 规模的离散隐空间基座模型，在Dolmo-3的 5.73T 大规模开源语料预训练中，仅消耗 51.3% 的 Token 预算就追平了 ...

黄仁勋对AI末日论的反驳很强硬，他提出的替代方案却很朴素：把AI当成产品，把风险当成工程，让公司为自己交付的系统负责。 这套回答不能证明AI永远不会发生更大的风险，也不能用现有法律一句带过所有新问题。但它让开发者暂时离开了“人类还剩几年”的猜测，回到手边可以检查的系统。

全面适配：除了英伟达，多个平台已经在紧锣密鼓地添加对 gpt-6-sol 的全面支持，包括 OpenAI API、Codex OAuth、图像输入功能，以及极其强大的长上下文处理能力。不仅如此，它还提供了从「低」到「超高」的多挡推理选项。

后来，他从哈佛退学转去MIT，几个月后又退学，成了支付初创公司Stripe的第4号员工兼CTO。直到现在，他还持有价值约4.71亿美元的Stripe股份，这家公司今年2月估值1590亿美元。