OpenAI 发布内部模型 722 篇数学论文，攻克 500 个公开数学难题中的 90 个
OpenAI 从一个未发布内部前沿模型公开了 722 篇数学手稿，归入 372 个结果族，来自约 4000 个研究问题的评测，平均每个结果约消耗 3 小时 ChatGPT Pro 推理算力，同时发布论文、证明工件与部分推理摘要，模型本身仍未公开。
为什么值得看
汇总了 OpenAI 内部数学模型的稿件规模与算力投入，以及 Mistral、Google 等多个同期发布的对照信息。
数据与训练
全部主题训练侧的门道：数据集构建、合成数据、预训练与后训练方法、算力与训练成本。
最新精选
第 1–7 条 · 共 7 条国际大厂精选AI 评估 · 76/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 76/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。
有新Newin精选AI 评估 · 79/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 79/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 AMD 以 82 亿美元收购 World Labs，李飞飞出任首席科学家
AMD 与 World Labs 达成收购协议，交易金额 82 亿美元，交易预计今年年底前完成，仍需获得监管批准；World Labs 创始人李飞飞将加入 AMD 担任执行副总裁兼首席科学家，直接与 CEO 苏姿丰及团队合作。
为什么值得看
交易把世界模型团队接入芯片研发链条，读者可以了解空间智能路线与硬件协同的动因。
Qwen(@Alibaba_Qwen)精选AI 评估 · 76/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 76/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 阿里 Qwen 发布 Qwen3.8-Max-0902，2.4T 参数、1M 上下文
Qwen 将 Qwen3.8-Max 升级为 Qwen3.8-Max-0902，参数规模 2.4T，上下文窗口 1M tokens。该版本在 Coding 与 Cowork 方向做了后训练，官方称在复杂企业任务、科研和长周期工作流上表现更强。API 定价为每 1M tokens 输入 $2、输出 $6，显式缓存命中 $0.17、隐式缓存命中 $0.25，现已在 QwenCloud 上线。
为什么值得看
官方给出参数规模、上下文长度和 API 定价，读者可据此判断它在长流程任务上的接入成本。
阿里研究院精选AI 评估 · 83/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 83/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 阿里发布 Qwen3.8-Flash 多模态 MoE 模型并开源 Next 权重
阿里发布 Qwen3.8-Flash，这是一个多模态 MoE 模型，主模型参数量 125B，另配 51B N-gram Embedding，每 token 激活 6B 参数，原生支持 262,144 token 上下文并可通过 YaRN 扩展至 1M token。
为什么值得看
官方一次给出 Qwen3.8-Flash 的架构改动、成本对比与开源权重入口，读者可据此判断新架构对长上下文推理的实际影响。
SemiAnalysis精选AI 评估 · 88/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 88/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 OpenAI Jalapeño 芯片实测：能效超过 Nvidia Blackwell
OpenAI 在 Hot Chips 上公布了与 Broadcom 合作自研的推理芯片 Jalapeño，设计始于 2024 年中，约 16 个月完成流片，SemiAnalysis 受邀在其实验室用 InferenceX 实测该芯片。
为什么值得看
SemiAnalysis 在 OpenAI 实验室实测其首款推理芯片 Jalapeño，给出逐场景吞吐与能效对比及架构细节。
月之暗面 Kimi精选AI 评估 · 85/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 85/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Kimi K3 开放日：模型权重、技术报告与关键 Infra 技术同步开放
月之暗面在 Kimi K3 开放日发布 Kimi K3 模型权重、技术报告，并开源支撑其训练的关键 Infra 技术 MoonEP、FlashKDA 和 AgentEnv。
为什么值得看
Kimi K3 开放权重、技术报告与 Infra 技术，读者可了解其 2.8 万亿参数 MoE 与 3 倍规模化效率的具体做法。
Ahead of AI — Sebastian Raschka精选AI 评估 · 78/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 78/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 从 DeepSeek V3 到 V3.2：架构、稀疏注意力与 RL 更新
Sebastian Raschka 撰文梳理 DeepSeek V3 到 V3.2 的技术演进，核心变化是 V3.2 沿用 V3.2-Exp 的架构，加入 DeepSeek Sparse Attention（DSA）型稀疏注意力以降低长上下文下的训练与推理成本，注意力复杂度从 O(L²) 降到 O(Lk)，其中 k 在官方代码中设为 2048。
为什么值得看
梳理从 V3 到 V3.2 的架构与训练变化，读者可对照前代理解稀疏注意力和 RL 的具体改动。