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AI 日报 · 9 月 10 日:OpenAI 攻克数学难题,DeepSeek 新模型降价

这两天的主线很清楚:一边是模型开始真正碰数学和生命科学的硬问题,一边是产品降价、融资上市和安全争议同时上台。
01 OpenAI:内部模型攻克千禧年数学难题纳维–斯托克斯方程描述液体和气体怎么流动,被列入克莱数学研究所七大千禧年大奖难题之一,悬赏 100 万美元,卡住数学家大约 20 多年。OpenAI 9 月 8 日宣布,用一款比 GPT-6 Astra 更强、尚未对公众开放的内部模型,调度大约 1 万个协同智能体,耗时 88 小时给出解析证明,再用 GPT-6 Astra 花 17 小时完成 Lean 形式化验证。


结论很硬:一开始平滑、能量有限的三维流体,可以在有限时间内出现奇点——速度发散、方程“炸掉”。公司同时说不申领百万奖金,论文、写法和 Lean 仓库一并公开。
争议几乎同步到:NYU 的 Tristan Buckmaster 和 Anthropic 相关研究者 Levent Alpöge 近期也在用 AI 攻相近的流体问题。OpenAI 称自己是 9 月 1 日听到“有人快解出来了”的传闻才开跑,并否认翻看用户数据;但学界关心的是,未发表科研能不能安全地放进前沿实验室的工具里。这更像一次“AI 能不能独立做出大数学”的压力测试,而不只是一篇漂亮论文。
02 OpenAI:ChatGPT Images 2.5 上线,修图比生图更关键继 GPT-6 Astra 之后,OpenAI 又把图像线升到 ChatGPT Images 2.5。对外产品叫 Images 2.5,API 拆成两档:Flare 偏快,Sunburst 偏精细编辑。官方强调三件事——自然光照和纹理更好、延迟最高可砍一半、多轮局部修改时人物和物体不容易被“改歪”。


对做内容的人更有用的,是编辑而不是从零生成:参考图里的主体能留下来,指定区域改、其余尽量不动。这也说明多模态竞争已经从“能不能出一张好看的图”,转到“能不能当稳定的修图助手”。距离上一版 Images 2.0 大约五个月,迭代明显加快。
03 Anthropic:研究员辞职,对齐负责人公开给灭绝风险打分Jacob Coxon 在 OpenAI 和 Anthropic 一共做了三年预训练,9 月 9 日宣布从 Anthropic 离职。他的原话很冲:两家都没有负责任地行事,正在冲向可自我改进的超级智能,等于拿人类生命赌博。更刺的一点是,他在股权尚未归属前就走了,后来对媒体说自己已经没有动机去抬高公司估值。


真正让这条新闻超出“又一名安全派离职”的,是 Anthropic 对齐科学负责人 Evan Hubinger 当场附和:认真认为 AI 有可能在十年内杀死全人类,个人估计超过 10%;同时承认,实验室还没有对齐超级智能的可靠方案,也不确定自己是否走在正确轨道上。
一边是 Claude Fable 5.1 刚在编程和知识工作上拉高分数,一边是内部把“十年内失控”说成认真判断。安全叙事不再只是公关口径,已经变成实验室自己的公开分歧。
04 DeepSeek:新模型、降价、IPO,外加美方蒸馏点名国内这条最密。DeepSeek 计划 9 月 10 日前后发布 V4.1 Flash,官方称性能、响应、费用和总耗时全面超过不久前的旗舰 V4 Pro,并原生支持多模态。为了推试用,Flash 系列从 10 日 12 点起大幅下调闲时价格:缓存命中可到每百万 Token 0.02 元,未命中 1 元,输出 4 元,高峰时段按两倍计。V4.1 Pro 上线前,旧的 V4 Pro 请求也会被切到 Flash 并按新价结算。


资本线同步动:有知情人士称公司已接触中信证券,筹备上交所科创板 IPO,目标年内启动流程;估值讨论落在约 5000 亿元人民币量级。公司还在扩招约 150 人,重点补服务端和 Agent 弹性计算——量上来了,后端先撑不住。
同一窗口,美国 NSA、FBI、CISA 联合点名 DeepSeek、月之暗面、阿里等 6 家中企,指控以工业规模蒸馏美方模型。中方回应是把正常技术问题政治化。产品、价格、上市、地缘四件事叠在同一周,DeepSeek 现在不只是模型公司,也是中美 AI 叙事里的符号。
05 DeepMind:给人类基因组画出“全突变地图”Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas,目标不是再做一个聊天模型,而是预测人类基因组里大约 90 亿种单碱基突变各自会带来什么分子效应。每种突变给出约 2.7 万项预测指标,数据体量被形容为远超 AlphaFold。团队把原先可能要数百年的计算,压成一张可即时查询的静态图谱。


意义很直接:遗传病、癌症相关位点、药物靶点筛选,以后可以先问“这个字母改掉会怎样”,再决定要不要做昂贵实验。它和 OpenAI 的数学证明形成对照——一个在纯数学里找奇点,一个在生命编码里把搜索空间摊开。大模型开始从“会写、会编”转向“替科学把组合爆炸先算完”。
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