今天，谷歌DeepMind重磅发起「AI赋能数学计划」，集结了全球五大顶尖机构。他们将用上谷歌最强数学AI，去探索发现新的疆域。这其中，有夺下IMO金牌的Gemini Deep Think，有算法发现AI智能体AlphaEvolve，还有形式化证明自动补全AlphaProof。
医疗机构选择AI，只看这三点。很长时间里，医疗始终被认为是新兴技术应用里最难啃的阵地。 就拿医疗数字化来说，就走得极为不容易。在当下7400亿美元的美国医疗管理支出中，IT 预算仅占630亿美元。
OpenAI 发布了一份报告： AI in Japan: OpenAI’s Economic Blueprint 如何利用 AI，加速创新、增强竞争力，并推动可持续、包容性的增长
十月，《纽约时报》发表了题为《The A.I. Prompt That Could End the World》（《那个可能终结世界的 AI 提示词》）的文章。作者 Stephen Witt 采访了多位业内人士：有 AI 先驱，图灵奖获奖者 Yoshua Bengio；以越狱测试著称的 Leonard Tang；以及专门研究模型欺骗的 Marius Hobbhahn。
周末看到了宝玉老师的一个帖子，我自己其实有非常强烈的共鸣。 宝玉老师说的是编程，而我在创作这块，其实一直都有相同的观点： 如果你是一个想在某个领域，真正深耕下去，想成为这个领域的专家，那么，在你独立、手动、不借助（或极少借助）AI，完成1000个小时的刻意练习之前，离AI远一点。
刚刚，OpenAI内部秘密项目「Mercury」（水星）曝出！该项目正高薪招募百名前投行精英训练财务模型，旨在替代初级银行家的重复性工作。业内普遍认为，这是OpenAI在算力成本高企背景下，加速商业化与盈利的关键一步。
两周前，港科大讲座教授、冯诺依曼研究院院长贾佳亚团队开源了他们的最新成果 DreamOmni2，专门针对当前多模态指令编辑与生成两大方向的短板进行了系统性优化与升级。该系统基于 FLUX-Kontext 训练，保留原有的指令编辑与文生图能力，并拓展出多参考图的生成编辑能力，给予了创作者更高的灵活性与可玩性。
短视频的游戏规则，彻底被改写了！9月25日，Meta突然扔出一张新牌——Vibes。刷到的不是别人拍的，而是一条条AI秒生的视频：熊猫骑摩托、猫咪打篮球，你看完还能一键remix，立刻变成你的版本，再发到全网。创作门槛被拉到最低，人人都能拍大片。但这股狂潮，是全民狂欢，还是混乱的开始？
OpenAI前研究副总裁Liam Fedus与DeepMind材料科学领军者Ekin Cubuk共创Periodic Labs，以一轮高达3亿美元的种子融资走出隐身模式，震惊硅谷。然而，曾给出祝福的前东家OpenAI，并未参与本轮投资。
这世上有太多 AI benchmark 了，但没有一个 benchmark 能让你心跳加速。 直到近日，AlphaArena 出现了。 这是由初创团队 NOF1 推出的一个「AI 炒币实盘竞技场」，现在已开放全网围观：竞技场地址：https://nof1.ai/
