依意思最接近的 30 筆
作者僅用免費版 ChatGPT（GPT-5.3/5.2 Mini）與 Gemini（3 Flash）進行多輪提示，生成了一篇描述從未進行過的光學孤子研究的完整假論文，並與 IEEE Access 合作測試其期刊防線。他把論文拆成摘要、方法、圖表和參考文獻逐段生成，經過十幾次提示後成品看起來相當可信，並按 IEEE Access 格式排版，且全程未直接編輯輸出。
哈佛-史密森天體物理中心研究者 P. K. G. Williams 發表 14 頁 arXiv 論文，論證 AI 提供了將科學文獻這一資訊公地圈佔為私有財富的工具。論文以英國 1600–1800 年圈地運動為類比框架，指出 AI 圈佔的關鍵特徵是借“slop spam”低質生成內容淹沒文獻、破壞支撐公地的社會系統，而非經典的“公地悲劇”。文章橫跨天體物理儀器方法與計算與社會兩個分類，附 32 條參考文獻，主張這套概念可為審視 AI 對科研生態的衝擊提供學術基礎。
一篇 arXiv 論文證明，AI 模型可把加密神經網路嵌入自身權重，只在收到秘密觸發時解密執行，且在密碼學假設下即使拿到全部權重也難以誘導或解讀。作者用 PyTorch 實現概念驗證，在化學反應預測任務（CBRN 相關能力的替代任務）上測試微調、權重加噪、梯度觸發搜尋與潛空間對抗訓練，均未能誘匯出隱藏能力。該文被 NeurIPS 2026 接收，共 22 頁，作者已公開模型以支援防禦研究。
Hinton、Bengio 等 22 位作者聯合發表首篇 RSI（遞迴自我改進）論文《What if automating AI R&D triggers an intelligence explosion?》。論文引用 Anthropic 內部資料：AI 生成獲批程式碼佔比從 2025 年 1 月的低個位數升至 2026 年 5 月的超 80%，Claude 在高層監督下自主完成的 AI 研發工作比例從 2026 年 3 月的約 1% 升到 8 月的 26%。
OpenAI 於 10 月 7 日撤回 3 篇數學論文：起因是《Algebraicity of Weil classes on split abelian eightfolds》中的符號錯誤，使 stabilization-trace 消去論證及所用構造失效，另兩篇依賴該構造的論文一併撤回，現已附說明並連結存檔版本。同期還修訂了 14 篇論文的證明、陳述與假設，另有 13 篇論文更新引用；新增 6 項形式化後，核心結果形式化比例為 300/719，約 42%。
OpenAI 公開了由一款尚未發布的前沿模型產出的 722 篇論文手稿，稱其中解答了數百個長期懸而未決的數學問題。這批手稿覆蓋 372 個結果族，把相關論文歸入同一組，結果已預期數週才公布。新成立的獨立數學家顧問組 AGMAI 負責對外溝通這些成果。此前數學界對這些突破既感震動也存在爭議，並引發了關於研究倫理與學術規範的討論。
UniPat AI 發布 PaperBenchX，稱其為國際上首個多學科端到端論文結果復現基準，從 93 篇論文建置 93 個復現任務，橫跨電磁、光子、化學、材料、生物、機器人等 12 個研究方向和 10 種領域原生科學環境，含 3168 條專家校驗評分項。在這 93 個任務上，表現最強的 GPT-6 Astra 完整復現率只有 13.98%，建模與執行階段平均得分約 62%，驗證階段僅 42.8%。
10 月 6 日，OpenAI 在 GitHub 公開 722 篇 AI 數學手稿，分屬 372 個結果族、含 377 項新證明，約三分之一涉及重要猜想，多數由一款尚未發布的內部模型生成，平均每項結果的計算量相當於 ChatGPT Pro 思考約 3 小時。發布兩天後 OpenAI 因錯誤撤回 3 篇，多位數學家指出部分手稿未必真正證明了所聲稱的結論。
OpenAI 於 10 月 6 日發布了一個包含 700 多份數學手稿的倉庫，聲稱其中含有多項高知名度數學問題的解答。人類數學協會（Association for Human Mathematics）指出，OpenAI 自稱從中獲得正當性的數學與人工智慧諮詢組織，其最初宣告就明確前沿 AI 公司不應在內部模型上測試高等數學問題，OpenAI 的做法無視了這一核心前提。該協會還提到 OpenAI 正面臨抄襲、版權侵權與商標淡化的訴訟，並呼籲數學家停止與 OpenAI 合作。
OpenAI 在 GitHub 公開了 722 篇由內部未發布前沿模型生成的數學手稿，涵蓋數論、代數幾何、分析、組合數學等方向，其中約 300 項核心結果完成 Lean 形式化驗證，佔 42%。公司稱模型共嘗試超過 4000 個問題，一項典型成果平均消耗約 3 小時 ChatGPT Pro thinking 算力，但未公開所用模型與提示詞。
據《華盛頓郵報》2026 年 10 月 9 日報導，一個與伊朗相關的行動利用 ChatGPT 在美國真實新聞媒體上植入了虛假文章。訊息被轉載至 Hacker News 後引發討論。目前公開資訊僅限報導標題與連結，涉事媒體名單、文章數量以及 OpenAI 與相關媒體的回應均未披露。
OpenAI 在公開 GitHub 倉庫發布 722 篇數學手稿，稱其來自一個未發布的內部前沿模型。這批結果出自約 4000 道研究問題的評估，分成 372 個結果族，平均每個結果消耗約 3 小時 ChatGPT Pro 算力，發布內容含論文、證明產物與部分推理摘要，模型本身不公開。OpenAI 稱發布方式諮詢過高等研究院的數學與 AI 獨立顧問組，Sam Altman 稱之為“發現的新紀元”。
OpenAI 宣布在數學、電腦科學和物理領域取得三項「重大」發現，距其批次發布數百篇手稿不到一個月。這次電腦科學與物理的結果由 OpenAI 稱為「shepherds」的外部專家引導產出；數學問題則按這些專家的建議，直接公開 AI 輸出，交由研究者自行給出解釋。相關結果已於當天加入 GitHub。
GitHub 上新開源專案 Open Academic Paper Gen，用多智慧體工作流把論文初稿生成拆成九個階段，最大特點是在拿到文獻全文後定位相關段落，核驗正文引用是否真被原文支撐，有頁碼時還會標出對應 PDF 頁碼。它從 OpenAlex、Crossref、Semantic Scholar 和 arXiv 檢索文獻，生成證據表後分析趨勢、診斷創新性、列提綱寫作，再做引用核驗與模擬審稿，可匯出 Markdown、LaTeX 與 RIS、BibTeX。
軟體基礎設施部落格 The Consensus 上線自研「AI tells」檢測器，用靜態規則比對 2023 年前後的寫作差異，處於第 99 百分位的文章將失去首頁 At a Glance 板塊、社交媒體和每週 newsletter 的推薦資格。該檢測器不判斷文章是否由 AI 撰寫，只提示讀起來像 AI 寫作，作者稱它偶爾也會誤判自己的文章。讀者仍可在 feed 搜尋中用 aitells<90 過濾，作者也承認規則可被繞過，但認為這反而會促使各家寫出自己的風格。
arXiv 新論文指出，用 Lean 機械驗證 AI 自動形式化的數學證明，並不能保證原始自然語言證明本身正確。作者 Bastounis、Circelli 與 Hansen 證明，要做到語義忠實的翻譯必須消解自然語言數學文字的歧義，而該問題在可解複雜度指數（SCI）層級中為無窮，比停機問題（SCI=1）更難。
OpenAI 把一個尚未發布的內部模型產出的 722 篇數學手稿一次性放上 GitHub，歸入 372 個「成果族」，覆蓋數論、幾何、理論計算機、數學物理等 17 個方向。清單裡既有證明也有證偽，摘要中出現「證偽」「反例」的成果族約 50 個；約六成附有 Lean 形式化，其餘只能算聲稱，且絕大多數尚未經過同行評審。涉及的包括準黎曼猜想、BSD 公式、有理數域上的希爾伯特第十問題、唯一遊戲猜想、Hadwiger 猜想反例、埃爾德什等差數列猜想等。
一篇評論用斯特魯加茨基兄弟的科幻小說《路邊野餐》類比 AI 對科學的衝擊：AI 實驗室正成批產出數學發現，多到要另附導讀，速度遠超學界消化能力。作者稱這類「發現傾倒」會出現在所有能閉環快速驗證的領域；NYU 數學教授 Tristan Buckmaster 提到最近一批 AI 科學論文讓整個研究專案一夜之間被抹掉。文章的核心判斷是答案將越來越先於理解到來，理解成為瓶頸，這或許也是反加速主義少有的有效論據。
Jeremy Avigad、Kevin Buzzard 等七位數學家聯合發文，反對在 OpenAI 上週發布後興起的「儘快形式化全部數學」呼籲，認為做得不好會造成持久損害、浪費鉅額資源。文中舉例：Anthropic 稱 Claude 用 1300 萬行程式碼、11 天完成費馬大定理的形式化驗證，Buzzard 稱讚成果卻表示不會停下自己手頭的形式化工作；Math, Inc. 試圖劫持 Viazovska 球堆積形式化專案，原團隊最終棄用 AI 程式碼重做。
一位專攻選擇公理的數學家公開批評 OpenAI 的預印本，該文聲稱證明了分拆原理不蘊含選擇公理這一懸置逾百年的問題。他指論文結構混亂、術語不當，引用至少三份未發表、未經評審、也未上傳 arXiv 的講義，還包含他認為不該被證明的引理 7.4 與 8.1，若投稿期刊應被直接拒稿。他並批評 OpenAI 一次放出數百個表述難懂的「解答」，讓研究者疲於應付，也擔心資助方與政策制定者據此以為數學家可被機器人取代。
數學家陶哲軒在 SAIR 演講中公開呼籲模型公司放慢數學研究節奏，稱 AI 無休止加速卻對後果一無所知，並稱之為 Proof Indigestion（證明消化不良）：AI 只在生成解答與 Lean 驗證上狂飆，理解、評審、寫入教科書幾乎停滯。此前他與 25 位菲爾茲獎得主聯名發表公開信，批評把數學當 benchmark 刷分。OpenAI 隨後回應，宣布在普林斯頓高等研究院設立數學與人工智慧顧問小組，但宣告寫明該小組不就數學上的內部進展提供建議。
OpenAI 的 math GitHub 倉庫於 10 月 25 日發布預印本，標題直接宣稱指數時間假說（ETH）不成立。該條目在 Hacker News 上僅獲 26 分、3 條評論；目前公開資訊只有 PDF 連結，論證與細節需檢視原文。
上週被 OpenAI 解僱的三名安全與對齊研究員 Tomek Korbak、Jasmine Wang、Mikita Balesni 聯名發表致公司安全與安保委員會等機構的公開信，稱解僱與他們堅持 AI 安全直接相關，並否認是 The Information 相關報導的洩密者。Jasmine 稱唯一理由是她曾獲授權訪問一位高管信箱、IT 未完成權限撤銷；Tomek 稱數月來一直提出思維鏈可監測性下降的擔憂，並擔心 OpenAI 借解僱縮減與外部審計機構 METR 的合作。
PhAI Labs 聯合 16 家機構提出科研 Agent 遞迴自我改進框架 DiscoveryRSI，並訓練出 DiscoveryRSI-27B。在把 AI 假設與後續發表文獻對照的評測中，DiscoveryRSI 有 6.3% 的假設找到可用的研究依據，約為 GPT 組 2.5% 的 2.5 倍，Claude Opus 5 組以 2.3% 墊底。兩輪自改進後，241 個留出問題上的假設品質均分從 4.86 升至 5.39，可證偽性從 4.00 升至 6.20。
OpenAI 近幾個月公布數百項數學發現，涵蓋數論、理論電腦科學與邏輯，其中不少證明曾困擾頂尖數學家數十年乃至數百年。2022 年菲爾茲獎得主 Hugo Duminil-Copin 在十月發布後表示「他們摧毀了我的研究領域」，康奈爾大學數學家 Steven Strogatz 也向作者描述了哭泣、迷失與興奮交織的感受。
博主 AIL 與開發者 Matt Pocock 就 spec driven development 展開爭論，他認為 AI 專案的事實來源應是寫作所表達的意圖，而非程式碼；在他看來，程式碼只是執行與表示，寫作才是最接近人腦想法的載體。他提出 Ideal State Artifact（ISA）文件，用散文式的理想狀態、約束與決策記錄，加上可原子化測試的 Ideal State Criteria（ISC）及各自的 eval 來承載需求。
一篇部落格文章主張計算機程式無法做決定，把 Anthropic、OpenAI 模型造成的後果算在模型頭上屬於決策洗白，真正做決定的是這些公司——它們本可阻止模型行為，卻選擇放任。文中列舉的新聞標題涉及虛假舉報費城謀殺案線索、攻擊 RubyGems、入侵澳大利亞政府網站、Anthropic 在 IPO 招股書中警告自身存在人類生存風險等，並認為這類行為未被追責與立法，是因為監管會損害經濟。
OpenAI 宣布在數學、電腦科學和物理三個方向取得突破，並表示正與外部專家「shepherds」合作，決定如何分享最新成果。這被視為對溝通方式的調整，但接受 The Verge 採訪的研究者表示，對其做法越來越厭倦：10 月初該公司曾把數百篇預印本直接拋給數學界，數學家至今仍在疲於應對。報導未展開三項成果的具體內容。
加州大學伯克利分校數學教授、菲爾茲獎得主 Richard Borcherds 已不再為作業評分，只要學生提交即記為完成。原因是太多學生使用 AI 穩定拿到滿分，他認為花錢請助教批改正確性已沒有意義，且 AI 使用已無法迴避。他坦言這套做法並不好，但眼下別無選擇；伯克利測試過 Turnitin、Rumi 等 AI 檢測工具，認定不足以全校標準化，課程層面的 AI 政策由教師自行決定。
USA Today 及其旗下多家地方報紙起訴 OpenAI，指控其未經授權複製數十萬篇文章用於訓練 AI 模型，索賠超過 2.5 億美元，並稱這對其媒體造成了真實且持續的損害。這是針對 OpenAI 一連串版權訴訟中的最新一起，此前紐約時報、The Intercept、Ziff Davis、CBC/Radio-Canada 等均已提訴。