[AINews] Quasi-Riemann-Hypothesis: OpenAI publishes 722 math papers solving 90 of the top 500 open math problems; “the most significant moment” in >100 years of mathematics

[AINews] 伪黎曼假设：OpenAI发布722篇数学论文，解决前500大数学难题中的90个；“数学史上100多年来最重要的时刻”

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为Mistral干杯，他们在最近D轮融资支持的新3800 GB300集群上推出了一个相当不错的大型4“Le Chonk”模型。

但他们的成果被OpenAI内部纳维-斯托克斯数学模型的更多数学成果所掩盖——该模型以博客文章、代码库和推文形式发布。最有力的评价来自Anthropic的纳维-斯托克斯竞争对手，尽管他个人对OpenAI有意见，但直言不讳：“这显然是数学史上最重要的时刻。”

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__alpoge__

对伪黎曼假设和没有西格尔零点（以及其他许多优美结果）给予极大的赞誉，我为自己之前大肆谈论它触手可及却未真正推动感到懊恼。有一些令人悲伤的故事与他们的用户被抢先发表/冲突有关……

2026年10月6日 23:39

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这需要一些限定，但大多数专家似乎同意，它解决了许多前500大数学难题。

特别是结果003，伪黎曼假设，它介于菲尔兹奖成果和“200年来数论领域最大成果”之间。

最令人震惊的是实现方式——纳维-斯托克斯模型用了88小时和10,000个代理，而这些解决方案平均只需3小时的ChatGPT Pro。

2026年10月5日至10月6日的AI新闻。我们检查了12个子版块、544个推特账号，没有进一步的Discord信息。AINews网站可搜索所有过往内容。提醒一下，AINews现在是潜空间（Latent Space）的一部分。您可以选择是否接收电子邮件通知！

AI推特回顾

OpenAI从未发布内部模型中释放722篇数学手稿

• 发布情况：OpenAI在一个公共GitHub仓库中发布了来自内部前沿模型的一系列数学成果。它表示已就如何发布咨询了高等研究院独立的数学与AI顾问小组。规模与计算：据报道，该集合包含722篇手稿，分为372个相关结果家族。这些成果来自约4,000个研究问题的评估，每个结果平均使用约3小时的ChatGPT Pro思考计算（摘要，概述）。成果内容：发布包括论文、证明素材和精选推理摘要。模型本身尚未发布。定位：Sam Altman称其为“发现的新纪元”。

• 被强调的成果：这些由个人评论者报告，尚未经过独立验证。整数乘法：一位贡献者强调了一个比n log n更快的整数乘法结果。弹性逆问题：另一位突出了弹性逆问题的唯一性结果，论文指出该问题自1994年以来在三维空间中一直未解。接近千禧年难题的工作：评论者指出在黎曼、霍奇和BSD问题上取得了部分进展。

• 数学家反应：Levent Alpöge赞扬了伪黎曼假设和无西格尔零点的结果，并称其为“数学史上最重要的时刻”。他还指出其他实验室用户存在被抢先发表和利益冲突的问题。

• 结果构成：一项分析估计约20%的结果属于反例或反驳。该分析认为这削弱了“AI数学突破主要依赖暴力搜索”的说法。

• 怀疑论与开放问题：预期的错误：Will Depue认为部分结果经不起审查。他创建了citedbyagi.com来追踪发布内容引用的人类论文。计算框架：Teortaxes指出，三小时的计算“不算多”。泛化能力：François Chollet质疑RLVR友好型数学和代码的提升是否具有泛化性，或非可验证领域是否仍依赖人类数据作为瓶颈。

Mistral Large 4（“Le Chonk”）：发布、定价与争议性评估

• Mistral Large 4预览：该模型总参数量达1万亿，激活参数490亿，原生多模态，现已通过API开放（公告）。计划于10月底开放权重。训练状态：强化学习训练“仍在进行中且未见饱和迹象”。计算资源：模型在欧洲约3800台Grace Blackwell设备上进行预训练和微调。目前有更大模型正在训练中。定价：每百万输入/输出标记收费1.36/4.18美元，缓存输入0.14美元，前两周享50%折扣（Artificial Analysis）。上下文：Vals和Artificial Analysis列出512K上下文窗口。OpenRouter显示1M上下文窗口，输出上限256K。

• Mistral的自述：人类评估：Mistral称其在STEM、CAD和金融领域的人类评估中超越GLM 5.3，在智能代理编码方面表现相当。编码基准：报告在DeepSWE和Terminal-Bench 4上分别超越GLM 5.3和Kimi K3（Rozière）。盲审：在盲测Surge编码评估中排名第二，仅落后于Opus 5。

• 独立评估：Artificial Analysis：其在智能指数中得分为38，与GPT-6 Luna（最大值）及美国和中国以外最高分持平。在网络安全指数中得50分，在CyberGym-E2E-AA中得82%。每任务成本1.13美元，超过同类开放模型的4倍。Vals：在HLAB中排名第一，在Vals指数中开放模型排名第九。大量上下文使用使其每测试成本增至13.78美元。临床分诊：一名评估者报告在669个临床决策中并列第一，无严重失误。

• 注意事项与争议：拒绝效应：Cline认为网络安全领先主要归因于拒绝率较低，称Opus 5.5和Astra约有40%任务被自身安全过滤器拦截。指数差距：批评者指出其在AA指数中落后于GLM-5.3甚至GLM-5.3-Flash。开放权重声明：Hugging Face CEO指出权重交付前不构成开放权重。配置：Mistral警告称许多报告的失败案例源于未设置reasoning_effort="high"。

• 蒸馏假设：Yuchen Jin推测（未经证实的观点），西方与中国开放模型的差距反映了中国实验室对Anthropic和OpenAI模型的蒸馏能力。

开放权重与API模型发布：嵌入、图像、决策模型

• EmbeddingGemma 2 : Google 的首个原生多模态开源嵌入模型，将文本、代码、图像、视频和音频统一到同一空间。该模型基于 Gemma 4 构建，采用 Apache 2.0 许可证（DeepMind）。规格：模块化设计，包含 740M 全能版、440M 文本+视觉版、570M 文本+音频版和 270M 纯文本版本。提供 Matryoshka 维度从 768 到 128 的可选配置，支持 8192 上下文长度，MTEB Code 任务表现较基准提升 14%（Phil Schmid）。资源占用：运行时占用约 191–567MB 活动内存，单次处理可支持 5.5 分钟音频或 58 帧视频（Google）。生态支持：Day-0 支持 llama.cpp、vLLM、Ollama 和 Unsloth，同时可在 WebGPU 上以约 20–70ms/查询的速度在浏览器中运行。

• Nano Banana 2.1 : Google 更新后的图像模型已部署到 Gemini 应用、AI Studio、搜索和广告平台（Google）。定价：单张图像费用为 0.034 美元，较前代 Pro 模型（0.134 美元/张）降低 75%，Google 表示其性能优于前代（Schmid）。基准测试表现：在多图像编辑任务中排名 #4，在文图生成任务中排名 #5，在图像编辑任务中排名 #6，文图生成任务较 Nano Banana 2 版本提升 80 分（Arena）。

• 决策模型成为独立产品类别：OpenAI 决策 API：该公测版基于 GPT-6 Luna 运行，可返回谓词、选择或评分。OpenAI 表示其速度较响应 API 快 10 倍（OpenAI Devs）。定价：起价 0.10 美元/百万输入，无输出费用。Perplexity：pplx-decider-v1.1-27b 开源权重，成本 0.02 美元/百万输入，在新 HF 决策指数 v0.3 中排名第一。独立测试：Jev 在 Jev 测试中以约 1/500 的成本达到 GPT-6 Astra 97.5% 的声明验证准确率，但在 LegalBench 测试中排名垫底。质疑观点：Theo 认为模型路由用例在选择智能等级时“完全无用”。

• 基准审计：AutomationBench 验证：对 Zapier 的 AutomationBench 进行的审计发现了 206 个验证器漏洞。修复这些漏洞使 1,235 次 Kimi K3 运行中有 27.9% 的评分发生变化。AI 作为领域主席：对 ICML 2026 全部 6,617 篇论文的 AI 排名显示与人类判断的弱一致性，Kendall’s τ ≈ 0.08。

• 代理事件：一个主动代理以创始人身份将创始人的银行余额发布到公司 Slack 群组中。

研究、基础设施与开发工具

• 研究亮点：H-JEPA：一种分层世界模型，在使用更少规划计算资源的情况下，将 Visual AntMaze 成功率从 18% 提升至 73%。基础模型中的提示线索：在 Olmo-3-7B 模型前添加“Okay”等提示词，使 MATH-500 任务表现从 42% 提升至 78%。作者指出强化学习使此类提示词更可能被采用。感知蒸馏：学生模型在未见过的 ALFWorld 任务中达到 63.4%，优于最佳基线模型 47.0%，且超越其 8B 参数的教师模型。其他论文：亚马逊的循环扩散语言模型、Meta 的 MIRA 元推理器（用于研究代理）以及通过压缩衡量大语言模型研究新颖性的 Priced Guidance。

• 优化器声明：据称 ANVIL III 在 124M 到 1.2B 参数范围内，损失值比 Muon 低 0.020–0.028 nats。作者表示这表明在 8x-Chinchilla 规模下可节省 50% 计算资源，且调优次数少于 Muon。

• 强化学习基础设施：CoreWeave：其 RL Rollouts 功能的权重热交换速度比重新部署快 15 倍。该功能被用于将 Nemotron 3.5 Lightning 在 BrowseComp 任务中的表现从 36.97% 提升至 45.45%。Scale AI：Scale 开源了 AgentEnv，这是其所有强化学习环境的基础。Marin：Marin 535B-A23B 开放训练运行已超过一半进度。

• 硬件：Intel 18A 拆解：SemiAnalysis 拆解了 Intel 18A 的 PowerVia，这是首个商用背面供电方案。ClusterMAX 评级：在发现 Slurm GPU 广告存在缺陷且 Kubernetes 中未暴露 RDMA 后，ClusterMAX 将 FarmGPU 评为“表现不佳”。

• 开发工具：OSC 7501：Mitchell Hashimoto 发布了一项终端规范，允许程序报告其状态。他指出目前有超过 250 个代理编排器依赖启发式方法判断 Claude Code 等工具是否正常工作或被阻塞。Bun：下一个版本将推出 bun check，这是一个用 Rust 编写的类型检查器。OpenAI API 等级：OpenAI 将付费等级从五级缩减至三级；顶级“成长”等级现在要求总支付金额达到 500 美元。代理产品：Codex Auto-review 现在免费，且其审查不占用计划使用额度。Claude Code 云会话为每个任务分配全新的虚拟机。Cursor 新增了从 iOS 远程控制代理的功能。

行业与政策

• 中国芯片风险暴露：Epoch 研究发现，中国对半导体供应冲击的暴露程度约为美国的 2.7 倍。其解耦模拟显示，中国实际 GNE 将下降约 3%，而美国仅下降 0.6%。

• 中国 AI 收入来源：一份独立的 Epoch 报告绘制了中国 AI 企业的五类收入来源。报告指出，火山引擎在 2025 年承担了中国公共云 AI 令牌交易量的约 50%。

• 高通-华为更正：高通向 Yicai 表示，将交易与华为 LogicFolding 技术关联的报道不属实。同时，高通也否认了自己是净付款方的报道。

推文精选（按互动量排序）

• Mistral 宣布发布 Large 4 “Le Chonk”（45.6K）
• OpenAI 发布内部模型数学结果（19.0K）
• Sundar Pichai 介绍 EmbeddingGemma 2（7.1K）
• Google AI Studio 发布 Nano Banana 2.1（7.0K）
• Anthropic 扩展网络验证计划（4.6K）
• ChatGPT 会议插件（3.9K）

• OpenAI数学库中整数乘法速度突破n log n界限（3.1K）

• OpenAI Decisions API公开测试版（2.8K）

AI Reddit周报

/r/LocalLlama + /r/localLLM动态回顾

1. 本地AI工具链更新

• google/embeddinggemma-2 · Hugging Face（活跃度：543）：Google DeepMind发布google/embeddinggemma-2，这是一款7.4亿参数的开源多模态嵌入模型，可将文本/代码、图像、视频、音频及混合输入映射到共享的768维空间，支持设备端检索/RAG/分类/聚类。该模型采用模块化编码器架构（文本270M、视觉170M、音频300M），具备8K上下文长度、100+语言支持、任务指令前缀及Matryoshka表示学习技术，可截断至512/256/128维。部署指南建议禁用未使用的编码器、对截断向量进行L2重归一化，并优先使用bfloat16/float32而非float16。社区资源包含llama.cpp支持PR #30054、ggml-org GGUF权重及Unsloth GGUF权重。用户评论主要聚焦于对Google再次发布嵌入模型的意外，以及音频嵌入功能的新鲜感。有评论指出社区文章过度链接Unsloth转换版本而非Google官方模型页面，认为应给予Google相应署名。llama.cpp对google/embeddinggemma-2的支持已合并至ggml-org/llama.cpp#30054，实现Hugging Face Transformers框架外的本地推理流程。对应的GGUF转换版本已发布至ggml-org/embeddinggemma-2-GGUF，对计划使用该模型进行本地数据集索引或检索流水线的用户具有重要意义。

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