数学家称 OpenAI 并不理解自己的 Navier-Stokes 证明
多位数学家指出,OpenAI 9 月初公布的 166 页 Navier-Stokes 问题潜在解法并未真正沿用其声称的 Diego Córdoba 与 Luis Martínez-Zoroa 的路线,EPFL 数学家 Gonzalo Cao-Labora 称两者只有表面相似。
多位数学家指出,OpenAI 9 月初公布的 166 页 Navier-Stokes 问题潜在解法并未真正沿用其声称的 Diego Córdoba 与 Luis Martínez-Zoroa 的路线,EPFL 数学家 Gonzalo Cao-Labora 称两者只有表面相似。
据 The Information 援引知情人士,OpenAI 员工称公司年底前可能发布一到两款新模型,但正在开发的重大升级旗舰是否在其中尚不清楚。该旗舰采用与 Astra 相同的循环 Transformer 技术,可提升数学和编码表现并降低成本,但会把部分推理移入人类审查者无法查看的内部数值表示,削弱思维链监控。
微软发布第三代自研 AI 芯片 Maia 300,定位为微软产品与服务的“主要 AI 推理系统”,将于 2027 年开始量产部署。微软云业务执行副总裁 Scott Guthrie 称,Maia 300 相比领先的 GPU 系统每兆瓦可多输出 40% 的 token,在 96 加速器满配下机架级 token 吞吐量最高可达 Maia 200 的 7 倍。
NVIDIA 提出 AI 工厂投资回报取决于产出能力、使用寿命与需求三项因素,其平台通过全栈协同设计实现每兆瓦吞吐最大化。SemiAnalysis AgentX 数据显示,Vera Rubin NVL72 每兆瓦吞吐量比 GB300 NVL72 高 30 倍以上,在 DeepSeek V4 Pro 上每百万 token 成本低至 45 倍。
NVIDIA 在 MLPerf Inference v6.1 中首次提交 Vera Rubin NVL72 预览结果,在 Qwen3-VL 上吞吐最高达 GB300 NVL72 的 3.7 倍,在 DeepSeek-R1 上最高达 2.5 倍。
推荐理由:MLPerf Inference v6.1 结果给出 Vera Rubin NVL72 与 GB300 NVL72 的吞吐、扩展效率和软件优化数据,可用于比较推理基础设施的长期经济性。
Google DeepMind 与 Google Research 回顾 2025 年 8 大研究突破,模型方面从 3 月 Gemini 2.5 到 11 月 Gemini 3、12 月 Gemini 3 Flash 相继发布,Gemini 3 Pro 登顶 LMArena 并在 MathArena Apex 取得 23.4% 的 SOTA。
Google Research 回顾 2025 年成果:Gemini 3 成为其最强、事实性最高的 LLM,在 SimpleQA Verified 和与 Google DeepMind、Kaggle 联合发布的新 FACTS 基准上达到 SOTA;Gemma 扩展至 140 多种语言。
OpenAI 最新一代推理模型将供美国国家实验室的顶尖科学家使用,以推动科学突破。该合作旨在加强美国在 AI 领域的领导地位。