部落格審視 OpenAI 聲稱更快的傅裡葉變換數學
argmin.net 刊出文章,審視 OpenAI 聲稱能更快計算傅裡葉變換的數學方法。該帖在 Hacker News 上獲得 43 分、17 條評論,討論圍繞這一加速宣稱的數學依據是否成立。
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argmin.net 刊出文章,審視 OpenAI 聲稱能更快計算傅裡葉變換的數學方法。該帖在 Hacker News 上獲得 43 分、17 條評論,討論圍繞這一加速宣稱的數學依據是否成立。
Meta 於 10 月 13 日宣布在 Facebook 上線 AI 功能 Your Algorithm,使用者可用自然語言描述想多看或少看的內容,即時影響 Feed 與 Reels 的推薦結果。該功能此前已在 Instagram 推出:2025 年 12 月先上 Reels,2026 年 6 月擴充套件到 Feed 與 Explore;Threads 也有類似功能 Dear Algo。
Meta AI 在社交平台介紹了一項最佳化領域的新研究:研究者與 Muse Spark 合作,證明了一條明確規則,用於判斷某個簡化在什麼條件下能精確還原原始數學問題、在什麼條件下會留下差距。該結果針對的是用更簡單問題替換困難數學問題的場景,論文連結已隨帖文給出。
近期出現一批極窄用途的推理執行時,包括 Strata、ninfer、DwarfStar、Splash、llamAmpere、gufo 等。它們刻意放棄 llama.cpp 與 vLLM 擅長的通用性,只針對少數模型甚至單一硬體家族(如 Strix Halo)做最佳化。作者認為通用執行時負責相容、過擬合執行時負責極致效能將成為常態,並有助於智慧的民主化與去中心化,讓現有硬體在特定配置下榨出最大輸出。
OpenAI 產品負責人 Tibo Sottiaux 發帖預告未來模型會更擅長刪除和簡化程式碼,並在評論中確認 Astra 6.1「coming soon」。負責 coding post-training 的研究員 Rajan Agarwal 轉發該帖,並公開徵集使用者遇到的 sloppy code 與程式碼品質問題。《華爾街日報》此前報導,Astra 6.1 原計劃 10 月發布,因內部安全測試中在權限邊界上表現不穩而被臨時叫停。
OpenAI 公布 372 項數學與理論電腦科學成果,其中包括 Subhash Khot 的 Unique Games Conjecture(UGC)證明,推薦名單有 Timothy Gowers、Edward Witten 等數學家。UGC 意味著許多最佳化問題即使只想比半正定規劃鬆弛略好地近似,也是 NP-hard。部分成果附 Lean 證書,但幾乎所有證明尚未被人類理解;
輝達《State of AI in Telecommunications》報告顯示,89% 受訪者認為開源模型與軟體對公司 AI 戰略重要。運營商看重開源模型的可信任、可控與可定製,用於自主網路、客服等關鍵負載,並把閉源模型留給價值最高的場景;輝達同時發布 300 億引數的 Nemotron 3 Large Telco Model(由 AdaptKey 在開源電信資料集上微調),並提供基於 NeMo 的端到端微調流程。
OpenAI 於 9 月 21 日發布官方戰略宣告,把自動化 AI 研究員與遞迴自我改進(RSI)列為下一階段重要目標,並計劃在 2028 年 3 月前打造真正的自動化 AI 研究員;Anthropic 同期披露,截至 8 月 Claude 已在約 26% 的內部 AI 研發工作中承擔主導角色。