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狂砸百亿美元后，仅5%企业成功落地AI，他们做对了什么？

企业在生成式AI领域投入数百亿美元，但95%的机构未获可衡量商业回报，此为「GenAI鸿沟」。原因包括工具缺乏学习能力、预算分配失衡等。少数成功企业聚焦高价值用例，选易部署工具，与供应商深度合作。

陶哲轩判断数学从证明稀缺进入过剩时代，AI 使证明生成加速，出现验证和消化跟不上的‘阻抗失配’现象。如 Erdős 问题有众多待评估方案堆积，而仅1196号案例跑通‘三件套’。他还指出学术评价体系将重写。

著名数学家陶哲轩在与播客主持人Dwarkesh Patel的对谈中分享使用AI一年后的观点，认为AI已将想法生成成本降至几乎为零，但验证和评估成新瓶颈，还探讨其对数学研究的影响及未来发展。

今天凌晨1点，阿里巴巴开源Qwen3系列新版本Qwen3 - 235B - A22B - 2507。它是非思维推理的指令微调模型，性能强劲，在多类测试基准中大幅超DeepSeek开源的新版V3 - 0324及月之暗面的kimi - k2。

在大模型与智能体快速普及当下，中关村科金总裁喻友平判断AI时代核心是连接更强。他提出企业智能化是长期工程，真正让智能体规模化落地需重构底座平台能力，还介绍了应用场景等。

新浪微博开源的VibeThinker - 1.5B模型，仅15亿参数、训练成本不足8000美元，却在顶级数学竞赛基准击败近万亿参数模型。它采用频谱到信号原则，分两阶段训练，性能出色，成本低且数据无污染。

北大出身的创业团队元空智能，提出大模型静态互联网数据红利见顶，端侧是下一轮能力跃迁核心，重新定义端侧AI为「模型×Agent×设备」，发布Boxer端侧模型与两款Agent产品，其端侧AI已拿下惠普商务电脑预装，实现规模化落地。

近日，复旦大学邱锡鹏教授领衔的OpenMOSS团队联合模思智能开源11B参数的多模态视觉理解模型MOSS-VL。它能准确回答视频里可被验证的细节、时间、过程和空间关系，有六项证据级能力，架构设计独特，采用Apache2.0开源许可。

过去写代码靠程序员手动输入，即便有Copilot等工具，仍需人主导。并行代理出现后，程序员可调用多个AI并行工作，将端到端交付时间从24h缩减到4h，思维方式也需转变，对工程师能力要求也有变化。

文章介绍华为超树HTP，它是完全自主、可泛化的推理新范式。能让LLM在超树结构上完成规划，不依赖人工示例和外部规划器，在复杂规划benchmark上实现SOTA准确率并降低token成本，还阐述其原理、创新点及应用实例。