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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。
蘋果與卡內基梅隆大學提出 SSR 框架，讓多模態搜尋 Agent 不再逐 token 生成自由形式推理，而是從 6 條預定義推理選項中做選擇題。在 7 個多模態搜尋 benchmark 上，每輪推理延遲降低超過 90%，每題總推理延遲降低 28–54%，p95 推理延遲僅 0.07 秒；4B 模型平均成功率 61.37%，與同規模 SOTA 持平，2B 達 51.26%。推理選擇由模型自身打分完成，不需要額外分類頭，也可跳過 SFT warm start 直接接 RL 訓練。
Minotaur 這套不依賴語言模型、也不用 GPU 的 AI 架構，能完成演繹、歸納、溯因、診斷、實驗選擇與信念修正等多種推理，全部由單個網路、單個普通 CPU 核心完成，每題約 0.25 秒。在由從未看過其程式碼的人設計的盲測中，它在一道“提問會改變證人記憶”的警方訊問推理題，以及僅憑資料學習、診斷和預測系統兩項上，與當前語言模型表現持平。文章還回顧了邏輯理論家、通用問題求解器、專家系統、Prolog 與日本第五代計算機專案等前語言模型路線各自的止步之處。
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 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。
OpenAI 內部模型 5 月給出 1946 年提出的 Erdős 單位距離猜想的反例，6 月證明 Cycle Double Cover，7 月再解十個開放問題，9 月給出 Navier-Stokes 證明；Anthropic 則形式化了費馬大定理並改進黎曼猜想的界。文章分析稱，LLM 以深度優先方式並行推進多條思路，再用只能校驗完整證明的自動驗證器剪枝，單條思路的試錯成本降到幾分鐘，因此普通甚至看似不可能的提示也值得投入大量算力。
OpenAI 於 10 月 6 日一次性發布 372 項數學成果，其中包括 Subhash Khot 的 Unique Games 猜想證明，部分結果附有 Lean 證書，但並非全部。截至目前似乎還沒有人類讀懂這些證明，理解它們的競賽才剛剛開始。作者妻子、複雜度理論家 Dana Moshkovitz 長期研究 UGC，她稱論文寫得極差、必須靠 AI 輔助才能閱讀，證明構造出一種全新的遞迴編碼與噪聲測試。
OpenAI 於 2026 年 10 月 6 日發布由內部前沿模型產出的多項數學結果，以 GitHub 倉庫形式公開，併為其中許多證明提供 Lean 形式化驗證。倉庫同時給出 10 份模型推理摘要、以 ChatGPT Pro 用量折算的算力估算，以及嘗試題目數量的統計，平均每個結果約消耗相當於 3 小時 ChatGPT Pro 思考的算力。
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。
軟體工程學者 Diomidis Spinellis 在部落格中判斷，AI 將接管大部分認知工作，思考會像狩獵、書法和木工一樣，從謀生手段變成休閒愛好。他給出三個驅動因素：效能更高、成本更低、可用性更高，並提到 OpenAI 內部模型已解決數百個此前未解的數學問題。文中還提到到 2030 年數萬億美元的資料中心投資將帶來更多算力，政府可能以監管和稅收限制 AI，但歷史上的類似舉措未能阻止技術革命；他建議保持靈活、跟上進展，並在工作之外建立有意義的生活。
OpenAI Devs 表示，團隊用 Rust 重寫服務層，降低了代理開銷。對認證後設資料這類每個請求都必需的小型關鍵資料集，團隊保留了廣泛複製；設定和應用狀態等高頻訪問資料則由區域內快取提供。推文列出這三項基礎設施最佳化，但未給出延遲、吞吐等具體數字或生效範圍。
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。
AlphaGo 核心作者 Thore Graepel 在 MIT Technology Review 發文稱 LLM 不會推理，並已離開 Google DeepMind 創業做可審計的機器推理。他指出 AlphaGo 第 37 手是策略網路加搜尋機制的結果，而 LLM 的思維鏈仍只是預測下一個 token，缺少可檢查的認知狀態、知識與推理的分離，且常事後編造解釋。Yann LeCun 表示讚賞，認為真正推理必須涉及搜尋。
Ai2 發布 Old Ideas, Novel Problems 研究與配套基準，結論是用 LLM 當新穎性評審並不可靠：只改 prompt 裡幾處措辭，模型分辨兩個想法哪個更新的準確率就變動超過 50 個百分點。測試涵蓋 GPT-5.1、GPT-5.2、GPT-5.4 與 Claude Sonnet 4.5、Opus 4.5/4.6，檢索與額外推理都不能穩定改善判斷，兩個專門建置的新穎性評估系統還不如直接用 prompt 呼叫的 Claude Opus 4.6 基線。
OpenCode 發布 v1.19.3，核心改進是支援通過模型推理選項生成推理變體，取代目錄中的變體，同時保留使用者已配置的變體覆蓋。該版本由 opencode-agent 於 2026 年 10 月 16 日發布，並被標記為 Latest，發布說明的 Core 部分僅列出這一項改動。除此之外沒有其他功能、修復或破壞性變更的說明，需要該能力的使用者升級到 v1.19.3 後在推理選項裡配置即可。
哈佛大學研究者在 700 多家公司、70 萬名員工、3 億條工作事件的資料中發現，AI 程式設計工具並未讓企業軟體產出增加或減少用人，編碼階段省下的時間被下游環節吸收。程式碼審查時長明顯增加，pull request 更常需要返工，審查者留下的評論也更多。研究據此認為人工程式碼審查是 AI 編碼效率的主要瓶頸。
作者以親歷說明 AI 讓「更敢做」變得可行：藉助 SOTA 模型，他只花個位數小時就做出可用的正則引擎、ripgrep 分支和更快的 Rust 建置，而這類工作過去要一年以上。他還為常被當成 AI 生成垃圾的 pgrust（用 Rust 重寫 Postgres）辯護，指出其維護者在測試中發現了多個真實 Postgres bug，涉及數值、格式快取、pgcrypto 與 money 溢位。
Ricursive Intelligence 兩位創始人在 TechCrunch Disrupt 上介紹，公司正開發能自行設計晶片、從每次迭代中學習並改進後續設計的 AI，目標是自動化並加速晶片設計流程。創始人 Anna Goldie 與 Azalia Mirhoseini 稱未來五年算力需求至少增長 10000 倍，與其建 10000 倍資料中心，不如讓晶片和晶圓用得更高效；
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；
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。
北京通用人工智慧研究院體系孵化的通衍靈智公布 RSI（遞迴自我改進）個性化 AI 路線：在共享基礎模型之上，用輕量 Personal LoRA 承載個人與企業的專屬能力。Evaluator 先按使用者標準篩選業務反饋，只把反覆出現的模式用於增量更新；更新後要與舊版本在同一批任務上對比，退化就回滾。
OpenAI 在 GitHub 倉庫 openai/math 公開 722 篇數學手稿，歸入 372 個成果族，全部由一個尚未發布的內部前沿模型產出。據 OpenAI 說明，模型被投餵約 4000 個研究問題，平均每個結果消耗約相當於 3 小時 ChatGPT Pro 思考的算力，手稿日期幾乎集中在 9 月 23 日至 10 月 5 日。372 族中有 235 族附帶 Lean 形式化，約佔六成三；OpenAI 承認未形式化的結果可能存在問題，且未公布模型名稱。
OpenAI 本週發布 719 份針對高難度數學問題的解答，但未完全滿足普林斯頓高等研究院 AGMAI 上月發布的指南。AGMAI 的首要建議是停止在專有模型上測試高深數學問題，而 OpenAI 明確稱正用開放研究問題評估其專有模型；719 篇手稿中僅 10 篇公開了模型的思維鏈，42% 的證明未做形式化。
OpenAI 於 10 月 26 日宣布，其內部模型證偽了理論電腦科學中沿用近 30 年的指數時間假設（ETH）：針對固定寬度的 CNF 公式，模型構造出亞指數時間的確定性演算法，可判斷是否存在滿足條件的賦值並精確計數，且已完成 Lean 形式化。ETH 的原始提出者 Impagliazzo、Paturi 與 MIT 的 Ryan Williams 將組織開放、獨立的審查。
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。
10 月 21 日，OpenAI 聯合 PerturbAI 與 Scripps Research 公布：由新架構 GPT-Rosalind 驅動的數千個 AI 智慧體，在 32 分鐘內解析了約 772 萬行的小鼠全腦 CRISPR 擾動資料集，同類工作人類研究者需數月到一年。分散式叢集合計引用 700 餘篇文獻，而單智慧體受上下文視窗限制平均僅引用 11 篇；盲法專家比較中，75% 更偏好分散式報告。
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。
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%。
Ai2 於 2026 年 10 月 2 日開源 AstaBrief 8B，一個把研究問題與檢索文獻片段轉成帶引用報告的模型，基於 Qwen3-8B 訓練，採用 SFT 加 DPO 而非強化學習。它已作為 Asta 的 Fast 模式上線，與 Claude 驅動的 Thinking 模式並列，整條流水線平均每份報告 51.1 秒，比 Thinking 模式的 178.5 秒快約 3.5 倍。
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。