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Soul App 又放大招！把 42000 小时数据喂出的“歌神” SoulX-Singer 开源了！

语音合成近年爆发式增长，开源领域也有强大音乐模型。Soul APP联合多机构开源的SoulX - Singer，喂了42000小时数据，主打零样本歌声合成，支持双控制方式，多语言与跨语言能力强，架构先进，评测表现优。

过去两年视频生成发展近成熟，但多数模型缺乏空间结构稳定建模能力。西湖大学AGI Lab团队提出论文，将问题落回推理阶段，让相机轨迹成约束条件，推进视频生成到三维结构约束建模。

最新论文中，研究人员让GPT - 5挑战5个未解决的优化猜想，它解出3个，还对一题给出不同有效证明方案。测试题需博士水平研究者花几天完成，研究还“挑衅”了陶哲轩对大模型数学能力的印象。

AI大神Andrej Karpathy用一张图教你选ChatGPT模型，给出使用指南，如简单问题用4o，困难问题用o3等。初创工程师Eric Hayes揭秘其背后复杂记忆系统，含保存记忆、聊天历史等，提升了用户体验。

华中科技大学慢工团队提出少样本工业生成模型SeaS，依托U-Net，只需1 - 3张训练样本，单模型同步实现多样异常生成、正常产品合成及精确异常掩码标注，突破现有方法局限，在主流数据集上超越SOTA。

2026年，OpenAI等公司用AI解决多个匈牙利数学家Paul Erdős提出的问题，震动数学界。这些问题分布广、难度跨度大，适合模型测试。不过，AI证明的验证和人类数学家地位受关注。

斯坦福/加州大学团队指出大模型答案正确不代表思考过程靠谱，传统评估忽略思考路径问题。团队提出双维度评估框架，透视模型思考过程，还测试发现不同领域决胜关键、最佳训练法不同，且框架正解锁新场景。

本文整理自百度文心快码研发经理牛万鹏演讲，介绍了Coding Agent在百度的落地实践。包括落地成效、Agent Loop框架问题、Feedback Loop构建、Benchmark评测及Agent Engineers理念，还提及企业级Agent落地的工程问题。

菲尔兹奖得主陶哲轩让ChatGPT把数学论文翻译成Lean代码，与AI合作完成埃尔德什第613号问题反例的形式化证明。人机配合虽有波折，但AI节省了时间。此外，两位数学家也用AI验证第707号问题反例，数学证明正进入‘AI辅助时代’。

文章指出AI记忆面临诸多困境，如记不住、记太多，还有记忆审计和沉淀判断力等问题。作者认为遗忘是记忆系统的重要功能，AI应学会主动遗忘，谁先解决此问题，谁就能做出真正懂人的AI。