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今夏，数学圈震动不断——OpenAI的Astra模型一举解决10个长期悬而未决的数学问题（包括非sofic群的存在、高维球堆积新的结果等）；Claude Fable 5找到近百年Jacobian猜想的反例，之后还极大推动了黎曼猜想！
Qwen4还没出，架构先开源了。
随着开源模型能力不断提升，它们已经能够以极低的成本生成多个高质量候选方案，并进一步利用模型自身对这些结果进行验证、打分和筛选。斯坦福团队最新实验发现，使用 DeepSeek V4 Flash + LLM-as-a-Verifier 进行「自验证」，可以在 Terminal-Bench 2.1 上超越 Claude Fable 5，同时整体成本低约 11 倍。
8月14日，一个叫Cocode的项目悄悄出现在GitHub上，简介写得很直白，基于DeepSeek Harness构建的开箱即用发行版。不到两周，它拿到150多个star，并在8月25日发布了v1.0.2。
说真的，现在谁还能完全离开AI工作？
昨晚，孙割写的小作文爆火。具体的小作文详情我就不放了，应该传的满天都是，感兴趣的可以去孙割的GitHub上看。但是就别问我孙割具体的GitHub链接是什么，你可以直接复制这个问题去问AI。
不得不说，这真是我参加过最「全自动」的产品发布会……台上还在讲，台下已经开始出片了？？？新闻稿、产品长图、嘉宾金句海报、现场高光视频……一个接一个往外冒，简直是「实时转录」。
过去几年，视频生成模型在清晰度、运动表现和画面质感上不断进步。输入一句文字，模型已经能够生成颇具电影感的视频。
不建图、不记忆、零训练：coding-agent 被直接扔进屋里，导航成绩反超工业级专用模型。
过去两年，大模型几乎重写了人机协作的默认想象：写代码、查资料、做分析，似乎都能 “一问即答”。但仔细看会发现，当下很多能力并不是模型自己长出来的，而是人为地在外面包了一层又一层框架。