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一个「流浪」数学家的遗产，正在被AI公司疯抢

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。

DeepAnalyze是面向自主数据科学的大语言模型，能自动完成数据科学任务，支持完整流程、开放式研究且完全开源。还提出两项关键技术。微舆 - BettaFish是舆情分析系统，四类智能体协同工作，有六大核心优势。

奥特曼宣传数月的GPT - 5上线24小时遭用户吐槽，实测基础数学、拼写有问题。其采用智能路由系统，调教欠佳。奥特曼承认自动切换器故障，基准测试结果混乱，还暴露AI评价难等问题。

作者实测updream预演台，它可传图自动重建3D白模场景，可摆人物、调机位等，再配合Seedance 2.5渲染成片。作者还做了对照实验，证明白模能锁定拍摄意图，并给出使用建议。

上海人工智能实验室提出策略判别学习（POLAR）新范式，解决奖励模型设计与训练瓶颈。POLAR可灵活适配多样需求，弥补传统奖励模型短板，契合强化微调框架，实验证明其性能和泛化性优越。

浙大、清华与稳准智能联合发布因果发现大模型DAG - FM，解决了现有模型缺乏理论基础、易产生非法环路和显存爆炸问题。它在理论上证明因果图可识别，架构上避免环路，处理数据能力强，还将推进特定领域预训练。

OpenAI提前发布Sora 2模型，可克隆音色，支持多语言。还推出似AI版抖音的社交APP，免费生成视频。测试显示，它有世界知识，能多参生成、自动切镜头，在多方面表现出色，但版权限制严，部分一致性待提升。

文章介绍Spring AI框架，它简化企业数据或API服务与大模型集成，降低开发复杂度。还给出调用DeepSeek的实战步骤，包括手动请求、代码自动发起、实现流式响应等，也提及OpenAI starter的兼容性及生产环境监控。

加州大学圣迭戈分校等机构开发 Real Deep Research（RDR）系统，可自动完成领域综述与趋势追踪。它从顶会收集论文，压缩成摘要并聚类，还能生成综述、绘制趋势图谱。与已有方法不同，它结合自动化与专家知识。

小米具身智能团队开源跨域基座模型MiMo - Embodied，它融合自动驾驶与具身智能，在29个榜单创SOTA。该模型基于MiMo - VL架构，采用四阶段训练策略，有效解决领域割裂问题，为通用VLA模型奠定基础。