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OpenAI宣布AI首次自主攻克顶级数学开放问题，连证明思路都让数学家意想不到！这个问题叫做平面单位距离问题，由匈牙利数学家保罗·Erdős在1946年首次提出。看视频（视频有亮点，曾经的清华本科特将获得者陈立杰是这个突破的的研究人员）
那就是，OpenAI官宣选择与Google合作，接入Google SynthID，完善AI图片检测链路，然后推出了一个AI图片检测的工具，来强化内容溯源，尽可能用最低的成本，让每一张AI生成的图片，都可以被识别出来。
让 AI 来管理代码的话，每次读 500 行反而比读 1000 行更费 Token，而且人工编排流程真不如让大模型自己定，「很多的事儿，还是很反直觉的」
OpenAI又双叒搞数学了。
2026 年以来，OpenAI、Anthropic、LangChain 等机构纷纷发布关于 Harness Engineering 的技术博客，OpenClaw、Hermes Agent 等项目的火爆更让 Harness Engineering 成为业界热词。人们的共识正在形成：模型的能力释放，依赖于一套精密的外部框架。
5 月 19 日，OpenAI 联合创始人、「Vibe Coding」之父 Andrej Karpathy 宣布加入 Anthropic 预训练团队。他将组建新团队，用 Claude 加速预训练研究。一个做过Hinton和李飞飞学生、奥特曼同事、马斯克直属下属的人，为什么甘愿做 Dario Amodei 的「-2」？Anthropic 又为什么非要招他？
劈柴和Hassabis把半年大招一晚清仓了！Gemini Omni任意输入生成视频，3.5 Flash断层碾压一切，Spark 7×24h云端替你干活。这次，谷歌是要把OpenAI和Anthropic一起给埋了。
伯克利等发布FST框架：通过快慢分层解决大模型持续学习死局。
Sam Altman 今天在 X 上扔出一个数字：ChatGPT Images 2.0 在印度已经生成超过 10 亿张图。距离产品发布只有 27 天。TechCrunch 和第三方数据验证了印度确实是最大市场——但全球增长远没有那么均匀，这更像一场区域性起飞。
经常切换使用CC、Codex、OpenClaw这类Agent的人会发现：同一个模型，放进不同系统里，表现可能完全不同。