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新評測 InnovationEval 顯示，前沿模型無法獨立復現人類研究者近期做出的機器學習演算法創新：在端到端任務中，它們耗費數千美元 GPU 算力，仍未達到人類論文（on-policy self-distillation，SDPO）的水平。測試要求 AI 自主提出一種新的後訓練方法，在短答題與程式碼任務上後訓練 Qwen3-8B，並超過 GRPO 基線。主要結果來自 Claude Fable 5 與 GPT-5.6 Sol；
OpenAI 於 2026 年 9 月 23 日發布數學預印本 Integer multiplication below n log n，作者署名 OpenAI。該文歸入 OpenAI Math Release preprint 系列，PDF 託管在 GitHub 倉庫 openai/math 的 preprints 目錄下，並隨文給出 BibTeX 引用條目。標題指向整數乘法複雜度低於 n log n 的結果，但原文未附摘要、演算法細節與具體複雜度常數。
llama.cpp 的 CUDA 後端重做 top-k 演算法選擇，大行數場景改用按行網格的 radix select 替代 CUB 逐行 DeviceTopKKernel，在 qwen4exp 34,816 tokens 上啟動次數從 1,671,253 次降到 2,329 次，耗時從 5,761.8 ms 降到 941.8 ms。
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。
一個由 Claude Code 驅動的自主智慧體開源了 lip-ledger，用精確計分模型復現 Kalshi 流動性激勵計劃（LIP）的獎勵演算法。工具為 Python 3.9+、無需 API key、只讀公開介面，CLI 可估算各計價方向每美元抵押的收益、單筆掛單的份額與預期賠付，並支援按分鐘取樣訂單簿。
HackerRank 聯合創始人兼 CEO Vivek 公開為「讓人刷 LeetCode」道歉，並宣布推出 AI 面試官 Chakra。HackerRank 將把面試題從演算法題換成真實程式碼倉庫中的任務，評估標準從程式碼是否正確轉向 AI 使用能力與判斷力，候選人環境也從 IDE 改為 agentic 開發環境。候選人可像在真實工作中那樣使用 AI 工具解題，Chakra 隨後追問為何選擇該方案、會改什麼、如何驗證 AI 生成的程式碼。
HackerRank 的 AI 面試 agent Chakra 結束約六個月 beta，週一起正式向企業客戶開放，測試期間已完成逾 50 萬場面試，Snowflake、Snorkel、Capgemini 等公司參與試用。候選人要在帶 AI 助手的畫布上處理真實程式碼倉庫任務，Chakra 會依據其操作追問思路，評估批判性思維、判斷力與「AI fluency」，即如何向 AI 描述問題、判斷其輸出並引匯出解法。
密碼學家 Matthew Green 在 Twitter 上給出機率估計：有 1% 機率我們生活在 Minicrypt，即公鑰加密不可能存在的假想世界，另有 15% 機率會在功能上對現有公鑰加密演算法失去信心。他認為 AI 產出意外發現的速度，與人類替換標準的速度相差幾個數量級，只有提前做好準備才能從這類衝擊中恢復。Minicrypt 出自 Russell Impagliazzo 提出的假想世界。
以太坊聯合創始人 Vitalik Buterin 支援研究員 Justin Drake 提出的 bunker mode 預警：AI 數學進展可能比量子計算機更早攻破保護加密錢包的 ECDSA 簽名演算法。Drake 建議持幣者有序把資產遷往公鑰未暴露的新地址，大戶先行，並在每次簽名交易後再換地址；Buterin 提醒遷移本身有風險，稱自己因遷移失誤損失的錢超過所有駭客攻擊。
Manus 母公司蝴蝶效應完成超 5 億美元新一輪融資，由博裕投資、IDG 資本領投，騰訊、紅杉中國、真格基金繼續加持，同時重啟北京辦公室、組建面向中國市場的 AI Agent 產品團隊。招聘官網顯示目前開放 17 個崗位（16 個全職、1 個實習），較國慶假期前的 11 個明顯擴大，含 AI Agent 產品經理、Agent Harness 工程師、Agent 評測工程師、LLM 演算法工程師等核心崗。
Google 正在試點允許候選人在軟體工程師面試中使用 Gemini，考察重點從手寫演算法題轉向程式碼理解與 AI 熟練度：閱讀、除錯並最佳化已有程式碼，並核實 AI 給出的修復方案是否成立。試點面向今年下半年美國部分團隊的初級和中級軟體工程師崗位，Google Cloud、平台與裝置等部門參與。Google CEO 此前披露，公司 75% 的新增程式碼已由 AI 生成、再由工程師稽核。
開發者將 Sparse VideoGen（SVG）用於高解析度影片擴散模型，把注意力頭動態路由到結構化空間或時間稀疏掩碼，以緩解自注意力的二次延遲瓶頸。為在 TPU 上把演算法稀疏轉化為實際加速，團隊最佳化 Splash Attention 核心：跳過空記憶體塊、僅在邊界塊做精確座標掩碼、將 token 記憶體佈局改為時間優先以連續訪問。這些最佳化與硬體塊執行對齊後，1440p 影片生成端到端推理最高提速 1.69 倍。