AI 动态日报 2026-09-09

• OpenAI 宣布用约 10000 个 AI 智能体 88 小时解决纳维-斯托克斯问题，陶哲轩点赞并表担忧：OpenAI 于 9 月 8 日宣布，其未公开的内部模型（性能远超 GPT-6 Astra）解决了千禧年大奖难题之一的纳维-斯托克斯存在性与光滑性问题，通过约 10000 个 AI 智能体协作在约 88 小时内生成了证明，证明初始平滑流体可在有限时间内出现奇点。
• OpenAI 称解决 Navier-Stokes 难题引发争议：OpenAI 发布博客称，其内部 AI 模型配合一万个并发智能体，求得了约 90 年未解的 Navier-Stokes 问题解，该问题属于千禧年大奖难题。OpenAI 表示不领取奖金，但此举引发关于数据使用和证明可靠性的广泛讨论。
• OpenAI 宣布用智能体群求解 Navier-Stokes 千禧年大奖难题：OpenAI 宣布一组智能体使用比 GPT-6 Astra 更强的下一代模型，解决了 Navier-Stokes 千禧年大奖难题，该问题悬置约 90 年。Perplexity CEO 称其为里程碑式成就，引发广泛关注。
• SemiAnalysis 转发 OpenAI 宣称解决 Navier-Stokes 千禧年难题：OpenAI 宣布分享 Navier-Stokes 千禧年大奖难题的一个解法，该问题涉及三维光滑流体运动稳定性，已悬置约 90 年。
• OpenAI 用上万智能体求解 Navier-Stokes 千禧年大奖难题：OpenAI 宣布给出 Navier-Stokes 千禧年大奖难题的一个解，证明由一组智能体使用一个显著强于 GPT-6 Astra 的下一代模型生成，该问题关于光滑三维流体运动是否会崩溃，已悬置约 90 年。
• OpenAI 宣布求解 Navier-Stokes 千禧年大奖难题：OpenAI 宣布分享 Navier-Stokes 千禧年大奖难题的一个解，该问题涉及三维光滑流体运动的描述是否会崩溃，已悬而未决约 90 年。证明由一组智能体使用一个显著强于 GPT-6 Astra 的 OpenAI 下一代模型完成。Sam Altman 转发称这是过去一周他经历的最令人惊叹的 OpenAI 历史时刻之一。
• OpenAI 宣布用智能体求解 Navier-Stokes 千禧年大奖难题：OpenAI 宣布给出 Navier-Stokes 千禧年大奖难题的一个解，该问题关注 Navier-Stokes 方程描述的光滑三维流体运动是否会失稳，约 90 年未解。证明由一组智能体使用比 GPT-6 Astra 能力强得多的 OpenAI 新一代模型产出。OpenAI 首席研究官 Mark Chen 转发此消息，称许多同事因相信 AI 是解决其领域重大挑战的最快路径而转行。
• OpenAI 称其 AI 智能体求解 Navier-Stokes 千禧年大奖难题：OpenAI 官方宣布分享 Navier-Stokes 千禧年大奖难题的一个解答，该问题约 90 年未解。证明由约 1 万个并发智能体用内部下一代模型（显著强于 GPT-6 Astra）完成，耗时 88 小时，GPT-6 Astra 用 17 小时完成 Lean 形式化验证。
• OpenAI 智能体团队宣称解决 Navier-Stokes 千禧年难题：TestingCatalog 转述 OpenAI 官方宣布，其下一代模型驱动的智能体团队给出了 Navier-Stokes 千禧年大奖难题的解，该问题关乎三维流体运动是否会崩溃，近 90 年未解。OpenAI 称新模型能力显著强于 GPT-6 Astra，并标注为 Level 4 - Innovators。
• OpenAI 智能体团队宣布求解 Navier-Stokes 千禧年大奖难题：OpenAI 宣布由一组智能体使用能力显著超过 GPT-6 Astra 的下一代模型，给出了 Navier-Stokes 千禧年大奖难题的一个解。该问题关注三维光滑流体运动的描述是否会失效，已悬置约 90 年。OpenAI 同时向独立证明者致贺。
• OpenAI 宣布智能体群求解 Navier-Stokes 千禧年大奖难题：OpenAI 宣布分享 Navier-Stokes 千禧年大奖难题的一个解答，该问题关乎 Navier-Stokes 方程描述的光滑三维流体运动是否会被破坏，约 90 年未解。证明由一组智能体使用能力显著强于 GPT-6 Astra 的 OpenAI 下一代模型完成。
• OpenAI 新模型一周训练即超越 GPT-6-Astra-xhigh：OpenAI 自 8 月 28 日起训练的新内部模型，仅用一周便在数学等基准测试中全面超越其最强模型 GPT-6-Astra-xhigh。该模型训练仍在进行，性能持续提升，作者认为外界尚未充分理解其意义。
• OpenAI 发布 Navier-Stokes 难题智能体求解证明：OpenAI 进一步公布 Navier-Stokes 千禧年大奖难题的求解证明细节，称由下一代模型驱动的智能体产出，构造了满足特定条件的解，建立备选情形。该成果若属实将是数学物理领域的里程碑，但尚未经同行评议。
• OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5，新增 Sketch 涂鸦生图功能：OpenAI 推出 ChatGPT Images 2.5 图像生成模型，并新增 Sketch 功能，用户可在聊天框内直接手绘涂鸦，再由 ChatGPT 根据草图生成详细图像，还支持在图片局部留言修改。该功能降低了图像生成门槛，提升了交互的直观性。
• Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas，覆盖 90 亿人类 DNA 变异：Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas，对人类基因组约 90 亿个单核苷酸变异预计算分子效应，形成 1 PB 数据集，规模超 AlphaFold Database 30 倍。
• OpenAI 宣布智能体用新一代模型给出 Navier-Stokes 千禧年大奖难题的解：OpenAI 宣布给出数学前沿难题之一的 Navier-Stokes 千禧年大奖难题的解，该证明由一组智能体使用一个能力显著强于 GPT-6 Astra 的 OpenAI 新一代模型产出。该问题关注 Navier-Stokes 方程描述的光滑三维流体运动是否会崩溃，已悬置约 90 年。
• 研究：Meta 平台投放 350+ 条含 AI 生成儿童性虐待材料的广告：一项研究发现，Meta 在 Facebook、Instagram 等平台投放了 350 多条包含 AI 生成儿童性虐待材料的付费广告，其中部分使用了真实儿童照片。研究者批评 Meta 在保护儿童方面严重失职。
• Meta 发布 Muse 个人智能体，扎克伯格谈自己的使用方式：Meta 发布面向个人事务的 Muse AI 智能体，由 Muse Spark 1.3 模型驱动，可连接邮箱、日历、购物和支付服务，并在应用关闭后持续工作。
• Simon Willison 评 OpenAI 用未发布模型求解 Navier-Stokes 千禧年大奖难题之争：OpenAI 用未发布模型在约88小时内给出 Navier-Stokes 存在与光滑性问题（七大千禧年难题之一）的解答，并通过 GPT-6 Astra 完成17小时 Lean 形式化验证，全程发送490万条消息、消耗约3000亿输出 token。
• Inception 发布扩散大语言模型 Mercury 2.5：Inception 发布 Mercury 2.5，称其为目前能力最强、规模最大的扩散大语言模型，智能较 Mercury 2 提升 40%，可对标 GPT-5.6 Luna (Low)、Gemini 3.5 Flash-Lite 和 Claude Haiku 4.5。该模型已在 OpenRouter 上提供试用，主打低延迟与成本优势。
• OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5 图像生成模型：OpenAI 推出 ChatGPT Images 2.5，官方称该图像模型已在 ChatGPT Images 和 API 的 GPT-Image 模型中生成超过 30 亿张图片。
• NYU 数学家指控 OpenAI 抢发 Navier-Stokes 证明并施压，OpenAI 公布完整证明回应：NYU 数学教授 Tristan Buckmaster 与 Anthropic 数学家 Levent Alpöge 合作，借助 Codex 和 Claude 模型对 Navier-Stokes 光滑性问题取得阶段性证明。他们指控 OpenAI 抢先发布成果并施加压力，OpenAI 随后公布了完整证明以回应争议。
• OpenAI 全面推送 Astra 给 Plus、Pro 等用户：OpenAI 宣布 Astra 已全面推送给 Codex 和 ChatGPT Work 中的 Plus、Pro、Business 和 Enterprise 用户，用户可直接使用，并可通过官网观看实机演示。
• OpenAI 全面推送 Astra 至付费用户：OpenAI 宣布其 AI 助手 Astra 已全面推送给 ChatGPT 的 Plus、Pro、Business 和 Enterprise 用户，用户可直接使用，并可通过官网观看实机演示。此举标志着 Astra 从测试阶段走向大规模商用，进一步扩展了 OpenAI 的产品矩阵。
• OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5，新增 Sketch 涂鸦生图：OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5，并推出 Sketch 功能，用户可在聊天框输入 @Sketch 手绘涂鸦，让 ChatGPT 依草图生成图像，还能直接在图片局部留言修改。
• OpenAI 多 Agent 攻克纳维-斯托克斯千禧年难题，作者对比此前 Agent 侵入事件：OpenAI 用一组 Agent 基于下一代模型证明纳维-斯托克斯千禧年难题，该问题悬置约 90 年。作者对比了此前 Agent 侵入事件，引发对 AI 安全与能力的讨论。
• Meta 发布个人智能体 Muse，自带 Linux 虚拟机并可通过 WhatsApp 下任务：Meta 发布个人 AI 智能体 Muse，运行在持久、隔离的 Linux 虚拟机上，拥有自己的电脑和浏览器，用户可通过 Muse 应用或 WhatsApp 下达任务，由其调用关联应用和浏览器完成。官方称其理解用户目标并可全天候代办任务。作者认为它不同于 Grok Bot 或 ChatGPT 工作类智能体，更像面向 Meta 生态中此前少接触 AI 的用户的低门槛入口。
• Meta 发布个人智能体 Muse，由 Muse Spark 1.3 驱动：Meta 推出个人 AI 智能体 Muse，可代用户处理网购、邮件、旅行规划等事务，底层由 Muse Spark 1.3 模型驱动，并已开放应用下载。
• OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5，图像生成更快更清晰：OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5，官方称图像生成速度更快、清晰度更高、更智能。改进包括提升生成速度、增强图像保真度、多次编辑间保持细节一致，并支持基于评论的编辑，可只修改指定部分。
• GPT-6 Astra 于 9 月 3 日公开发布：据 SemiAnalysis 消息，GPT-6 Astra 已于 9 月 3 日公开发布。
• OpenAI 宣称内部模型驱动约 1 万个智能体求解 Navier-Stokes 问题：OpenAI 官方声明称，其 AI 求解了悬置约 90 年的 Navier-Stokes 千禧年大奖问题。一个训练中的新内部模型（据称显著强于 GPT-6 Astra）驱动约 10,000 个并发智能体，88 小时得出解，GPT-6 Astra 再用 17 小时完成 Lean 形式化与验证。
• Emad Mostaque 称 OpenAI 智能体求解 Navier-Stokes 千禧年难题是迈向 ASI 的里程碑：Emad Mostaque 转发 OpenAI 公告，称其智能体求解 Navier-Stokes 千禧年难题是迈向 ASI 的里程碑。该问题涉及三维流体运动描述是否会崩溃，约 90 年未解。OpenAI 称由约 1 万个并发智能体使用下一代模型完成证明。
• NYU 数学家指控 OpenAI 在千禧年难题竞赛中不正当竞争，Bubeck 否认：NYU 数学教授 Tristan Buckmaster 与 Anthropic 数学家 Levent Alpöge 公布针对 Navier-Stokes 存在与光滑性这一千禧年难题的三项证明初步结果，并称其研究进展信息被泄露给 OpenAI，对方随后用大量算力沿其独特路线追赶证明。
• OpenAI 智能体团队宣布求解 Navier-Stokes 千禧年大奖难题并向独立证明者致贺：OpenAI 宣布由一组智能体使用一个能力显著超过 GPT-6 Astra 的下一代模型给出 Navier-Stokes 千禧年大奖难题的解，该问题关注三维光滑流体运动的描述是否会失效，已悬置约 90 年。
• OpenAI 宣布智能体群求解 Navier-Stokes 千禧年大奖难题：OpenAI 宣布分享 Navier-Stokes 千禧年大奖难题的一个解答，该问题关乎 Navier-Stokes 方程描述的光滑三维流体运动是否会被破坏，约 90 年未解。证明由一组智能体使用一个能力显著强于 GPT-6 Astra 的 OpenAI 下一代模型完成。
• GPT-5.6 Sol 助力量子计算实验自动化：MIT 研究员利用 GPT-5.6 Sol 与 Codex 自主运行量子计算实验、分析结果并校准量子比特，展示了 AI 在科研自动化中的潜力。
• 蚂蚁百灵开源 Ling-3.0-flash-VL 多模态模型：蚂蚁百灵今日开源 Ling-3.0-flash-VL 多模态模型，提供 BF16 和 FP8 权重，FP4 和 INT4 版本即将推出。该模型除视觉识别外，还能理解图像、视频、文档与 UI，按视觉线索进行推理、搜索与验证，并可使用工具、检查结果并交付结果。
• Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas 基因组变异数据库：Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas，利用 AlphaGenome 模型预先计算了人类基因组全部 90 亿个单核苷酸变异的调控影响，形成一个 1 PB 规模的数据集，为基因组学研究提供重要资源。
• 研究：预训练进步主要来自数据改进：Dwarkesh Patel 发布实验分析，在最高 1e19 FLOPs 算力预算下训练 2019 至 2025 年各年度代表性模型配方与数据语料，发现数据改进带来 12.0x 算力效率提升，模型改进为 3.7x，数据贡献约为模型的 3.24 倍。
• 在 MacBook Pro 上以 1 token/s 运行 Kimi K3（2.8T）：数据从四块 SSD 流式加载：ARGODRIVE Deltafin 项目在 M5 Max（128 GB）MacBook Pro 上以约 1 token/s 的稳定解码速率运行完整版 Kimi K3（2.8T 参数），数据从四块 SSD 流式加载。该方案不剪枝、不跳过任何专家，保持原始权重，相比上游在 M1 Max 上的 0.29 token/s 提升约 3.5 倍。
• NVIDIA 推出 CUDA Rust：编译期安全的 GPU kernel 开发：NVIDIA 宣布 CUDA Rust，通过 NVlabs 开源的 cuda-oxide（SIMT）和 cutile-rs（Tile）让 Rust 原生编译 GPU kernel，并利用所有权规则在编译期拒绝 buffer 别名错误，提升 GPU 编程的安全性和开发效率。
• OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5 图像模型及两款 API 模型：OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5，相比 Images 2.0 延迟降低最多 50%，在参考图保真、局部编辑和多轮编辑一致性上有提升。同时推出 GPT-Image-2.5 Flare、Sunburst 两款 API 模型。
• Meta 广告系统被曝投放涉及真实未成年人的 AI "nudify" 应用广告：Tech Transparency Project 调查发现 Meta 今年未拦截 332 条包含 AI 生成儿童性虐待材料的广告，其中多条使用真实儿童照片，多数推广中国开发的 AI 应用。
• OpenAI 新内部模型数学突破引惊叹：OpenAI 新内部模型在训练开始后不久便能连续解决开放式数学难题，被员工称为在 OpenAI 期间见证的最震撼时刻。该模型于 8 月 28 日开始训练，而 Astra 于 9 月 3 日发布。作者表示，指数级增长引发智能爆炸虽可预测，但亲历其过程仍带来完全不同的冲击。
• OpenAI 称解出 Navier-Stokes，引爆并发研究抢功争议：OpenAI 声称其内部模型通过大量并发 agents、海量 token 搜索和 Lean 形式化，给出了 Navier-Stokes 千禧年难题的证明。但另有数学家称 OpenAI 的并发工作处理方式与他们及 Anthropic 员工的研究重叠，怀疑提示词、训练数据或会话日志被间接利用，引发抢功争议。
• Dwarkesh Patel 研究：预训练进步主要来自数据改进：Dwarkesh Patel 发布实验分析，在最高 1e19 FLOPs 的算力预算下训练 2019 至 2025 年各年度代表性模型配方与数据语料，发现数据改进带来 12.0x 算力效率提升，模型改进为 3.7x，数据贡献约为模型的 3.24 倍。
• Mistral AI 完成 30 亿欧元 D 轮融资，创欧洲科技公司纪录：欧洲 AI 公司 Mistral AI 宣布完成 30 亿欧元 D 轮融资，称其为欧洲科技公司史上最大股权融资轮。Hugging Face 联合创始人 Thomas Wolf 对此表示，这是开源模型公司最大规模的股权轮，对开源生态是好消息。
• Cohere 发布基于 decode megakernel 的开源 LLM 推理服务系统：Cohere 发布首个围绕 decode megakernel 构建的完整 LLM 文本生成服务系统，性能最高比 vLLM 快 1.58 倍。该系统为 North Mini Code 打造，完全开源，展示了 LLM 推理优化的新方向。
• Meta 布局常驻主动式智能体 Muse：Meta 进军常驻式主动智能体领域，推出 Muse。凭借其分发能力，个人智能体的接受度将如何发展值得关注。相关讨论展示了 Muse 的内部架构，暗示其具备主动性和常驻特性。
• Anthropic 高管：Astra 对齐最佳，行业应重视提示注入：Anthropic 高管称 Astra 是其迄今最强大且对齐最好的模型，并指约两个月前已在实际中解决 Claude 模型的提示注入问题。其引用推文显示 OpenAI 新模型在提示注入风险上与 Gemini Flash 和 Opus 4.8 大致相当。他呼吁行业投入更多精力训练模型抵抗提示注入，并称将持续评估其他实验室以推动安全对齐。
• OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5 图像生成功能：OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5，主打更快、更清晰、更智能的图像生成。更新包括更快的生成速度、更自然可辨识的图像保真度、多次编辑间细节保持一致，以及通过评论式修改只改动想要的部分。
• 陶哲轩警告：AI 正在快速消耗开放数学难题：菲尔兹奖得主陶哲轩对 AI 迅速解决开放数学问题表示担忧，认为这可能耗尽数学界的长期研究资源。讨论以 Navier-Stokes 方程的新进展为引，探讨 AI 生成证明的质量、数学洞察的价值以及开放问题是否会被一次性利用。
• Claude 用户额度被盗用，Anthropic 确认黑客利用窃取的登录会话入侵账号：Anthropic 确认，攻击者用信息窃取恶意软件盗取 Claude 登录会话，访问用户账号并消耗额度，例如生成未经授权的 Claude Code OAuth 令牌。
• DeepSeek 宣布 Flash 系列降价，输出每百万 Token 4 元：DeepSeek 开放平台公告，自 2026 年 9 月 10 日 12 时起调整 Flash 系列定价。空闲时段输入缓存命中每百万 Token 0.02 元（降幅 60%）、缓存未命中 1 元（降幅 33.33%）、输出 4 元（降幅 11.11%），高峰时段价格为空闲时段两倍。
• Runway 发布 Adobe 插件，可在 Premiere Pro 和 After Effects 内直接生成与编辑：Runway 推出官方插件，可直接嵌入 Adobe Premiere Pro 和 After Effects，用户能在时间线内生成图像和视频、重绘片段并放置结果。Edit Studio 功能基于 Aleph 2 模型，可按原始时长重新渲染。插件免费下载，生成功能面向所有付费计划并消耗现有额度。
• 微软9月补丁日修复约972个漏洞创纪录，其中112个为严重级别：微软9月补丁日修复约972个漏洞，创历史纪录，其中112个达到严重级别，而两个月前的纪录还是570个。文章提到 OpenAI、Anthropic、Google、Microsoft 等超过100家公司和组织两周前发布公开信，警告 AI 加持的攻击正在压缩漏洞修补窗口，Zero Day Initiative 研究员 Dustin Childs 称这种激增是"新常态"。
• Cognition 以 480 亿美元估值融资 20 亿美元：AI 编码工具 Devin 的开发商 Cognition 宣布完成 20 亿美元融资，估值达 480 亿美元，由多家顶级风投领投。距上次 260 亿美元估值融资仅四个月，显示资本市场对 AI 编码赛道持续看好，竞争格局仍存变数。
• OpenAI 宣称解决 Navier-Stokes 数学难题：OpenAI 在博客中宣布发现 Navier-Stokes 问题（与液体流动相关，困扰学界约 90 年）的解决方案，但该声明引发争议，The Verge 报道称围绕这一里程碑存在戏剧性讨论。
• Claude Code v2.1.265 发布：新增插件目录支持与多项修复：Claude Code v2.1.265 发布，新增将 --plugin-dir 指向插件文件夹的支持，并限制工具结果落盘上限为 1 GB。该版本修复了恢复前台子代理时破坏提示缓存复用、插件路径反斜杠绕过符号链接检查、VS Code 与 SDK 会话偶发需重新登录等问题，同时改进了大仓库 --worktree 启动的并行检出性能。
• Sierra 开源 hyper-τ-bench：评估能构建智能体的智能体：Sierra 开源了 hyper-τ-bench，这是一个新的长时程智能体评测基准，用于衡量模型不仅能作为智能体行动、还能构建智能体的能力。该基准聚焦于“构建智能体的智能体”这一任务场景，为长时程自主智能体开发提供评测标准。
• Meta 发布个人智能体助手 Muse，由 Muse Spark 1.3 驱动：Meta 发布面向个人事务的 AI 助手 Muse，由最新模型 Muse Spark 1.3 驱动，可连接邮件、日历、购物和支付等服务，并在应用关闭后继续工作。
• Suno 与 Believe 及 TuneCore 达成合作，探索 AI 音乐新模型：Suno 宣布与音乐公司 Believe 及其自助发行平台 TuneCore 建立合作。Believe 将参与 Suno 正在与音乐行业共同开发的新音乐模型，双方将打造可供艺人选择参与的新产品体验，为粉丝协作和艺人获得报酬提供新方式。
• Meta 个人 AI 助手 Muse 引发隐私争议与导购化质疑：Meta 推出个人 AI 助手 Muse，可代办预订、比价、提醒等任务，但需接触大量个人数据。社区担忧其依赖广告变现的历史会加剧隐私风险，并质疑其导购定位。讨论还提及 Facebook M 的旧事，认为这是旧想法在 AI 时代的重启。
• OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5：Sam Altman 宣布 ChatGPT Images 2.5 上线，他表示该模型不太能解非常难的数学题，但整体表现出色，并附上官方发布页。
• Meta 推出个人 AI 智能体 Muse：Meta 正式推出个人 AI 智能体 Muse，并发布安全深度解析。Muse 能随时间了解用户，掌握大量上下文，官方强调安全、可靠与隐私设计。产品已在 muse.ai 开放试用。
• IFM K2 Horizon：可检视训练全过程：IFM_AI 发布 K2 Horizon 模型，总参数量从 0.9B 到 375B，作为互联舰队发布。其特点是试图让训练过程可检视，从预训练到推理及智能体后训练。该模型组用约 10,000 个协作 AI 智能体在 88 小时内得出 Navier-Stokes 解，全程保持监测与隔离等前沿评估安全防护。
• Meta 发布个人智能体 Muse，由 Muse Spark 1.3 驱动：Meta 宣布推出个人智能体 Muse，由 Muse Spark 1.3 驱动。Muse 拥有带文件系统和终端的独立计算机，可自己写代码并构建任务所需工具，还能使用完整浏览器进行搜索、导航网站、填写表单和完成预订、购买等交易。
• OpenAI 推出 ChatGPT Images 2.5，图像生成更快更准：OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5，提升图像生成速度和保真度，支持多次编辑保持细节一致，并新增评论式修改功能。
• Meta 推出 AI 助手 Muse，押注个人智能体追赶竞品：Meta 发布名为 Muse 的 AI 个人助手，宣称能让几乎所有人使用 AI。这是 Meta 数十亿美元战略调整的最新一步，旨在重振其在 AI 竞赛中的落后地位，并帮助公司追赶竞争对手。
• Sam Altman 回应与 Anthropic 研究员的 Navier-Stokes 证明发布争议：OpenAI CEO Sam Altman 发文回应与 Anthropic 研究员围绕 Navier-Stokes 证明发布的争议，称对方仅拥有 Euler 结果，双方协调失败，并指责对方以抄袭指控相威胁。此事件涉及 AI 在数学证明领域的合作与竞争，引发对科研伦理和成果归属的讨论。
• OpenAI 发文探讨纳维-斯托克斯千禧年奖问题：OpenAI 发布文章，探讨纳维-斯托克斯千禧年奖问题。该问题属于 Clay 数学研究所提出的七个千禧年大奖难题之一，核心涉及偏微分方程解的存在性与光滑性。文章在 Hacker News 引发关注，获得 127 个 HN 点赞。
• Uno 用扩散并行草稿提速 LLM 推理：Uno 提出一种不改变输出分布的 LLM 加速方案：保留原自回归模型负责质量，仅用扩散模型并行草拟多个 token 供其验证，无需独立草稿模型。在 Qwen3-8B 上，最大测试批次下请求吞吐量提升 2.5 倍，系统吞吐量提升 1.6 倍，端到端 RL 训练提速最高 40%。
• NYU 数学家指控 OpenAI 在千禧年难题竞赛中不正当竞争，Bubeck 否认：NYU 数学教授 Tristan Buckmaster 与 Anthropic 数学家 Levent Alpöge 公布针对 Navier-Stokes 难题的三项证明初步结果，并称研究进展信息被泄露给 OpenAI，对方随后用大量算力沿其路线追赶。OpenAI 的 Bubeck 否认该指控。
• OpenAI 宣布用智能体给出 Navier-Stokes 千禧年难题的解：OpenAI 宣布给出 Navier-Stokes 千禧年大奖难题的一个解，该问题关注 Navier-Stokes 方程描述的三维光滑流体运动是否会失效，约 90 年未解决。证明由一组智能体使用比 GPT-6 Astra 能力强得多的 OpenAI 下一代模型产出。Greg Brockman 称这是 AI 与数学的里程碑，希望相关知识帮助社区更好理解用于建模物理世界的非线性 PDE。
• 数学家指控 OpenAI 施压要求移除 Anthropic 合作者：数学家 Tristan Buckmaster 公开称，OpenAI 在其与 Levent Alpöge 借助 Claude 和 Codex 运行 GPT-5.6 Sol 在 Navier-Stokes 方程取得进展后施压，要求将 Anthropic 合作者移出论文。此事引发对 AI 研究合作与竞争的讨论。
• OpenAI 内部模型据称解决 Navier-Stokes 千禧年难题：OpenAI 表示一个比 GPT-6 Astra 强得多的内部模型给出了三维 Navier-Stokes 方程有限时间奇点存在的证明。作者评论称 OpenAI 内部模型强于 GPT-6 Astra 已不新鲜，但这一数学突破声明仍是大胆宣称，需谨慎看待。
• DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas 引发数据来源与商业化争议：Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas，作为基因组预测结果的可查询层。但社区质疑其数据来源、生成方式不透明，且非商业使用条款可能限制药物研发等应用，并猜测其将通过药企合作或 Isomorphic Labs 商业化。
• Anthropic 新预训练模型 Fable 将发布：Anthropic 计划在 9 月底 IPO 前推出 Fable 5.1 的继任者，若时间延后可能至 10 月初。该模型是 Fable 系列首次全新预训练，Anthropic 内部有信心其将超越 Astra，并认为 Astra 虽令人印象深刻但不足为虑。
• Muse 个人 AI 助手上线，Early 用户称浏览器操作速度突出：个人 AI 助手 Muse 正式上线，主打常驻在线、速度快、可操作浏览器、连接应用。Early 用户 Charlie Holtz 试用后称其浏览器操作是他见过最快的，模型比一周前明显改进，回复更简洁，能边工作边创建自定义头像。
• 扎克伯格透露 Meta 已开始训练 Watermelon 之后的模型：Mark Zuckerberg 透露 Meta 正在使用 Prometheus（其 1 吉瓦 AI 算力集群）扩展训练 post-Watermelon 模型。Watermelon 是未发布的 Avocado/Spark 后继者，据称为 Meta 迄今最大模型，据报训练算力约为前者的 10 倍。