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OpenAI 公布的三項數學難題解答中，有一項推翻了電腦科學長期依賴的指數時間假設（ETH），數小時後 Anthropic 也發布了自己的 ETH 反駁。MIT 教授 Ryan Williams 與 1999 年提出 ETH 的 Impagliazzo、Paturi 一起組織計算機界回應，發布公開信徵集意見，並要求 OpenAI 出資舉辦會議討論。Williams 稱 OpenAI 已核查該演算法不會危及現有密碼系統，但他認為這未必是最終答案。
蘇黎世聯邦理工學院（ETH）與羅氏團隊在《Nature Computational Science》發表研究，把主動學習與幾何圖神經網路串成閉環，預測藥物分子 C–H 硼化反應能否發生、發生在哪個位點。模型從 518 種底物、2044 組高通量實驗資料起步，先用 XGBoost 判斷反應是否成功，再以 BALD 採集函式從羅氏 22,253 種芳香族化合物中挑樣做實驗；三輪共新增 50 種底物、4821 組結果，總計 6865 組，覆蓋 568 種底物。
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。
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。
Cloudflare 在生日周宣布，將歐洲兩個公共機構訓練的開源模型 EuroLLM 和 Apertus 引入 Workers AI，現已開放訪問申請。EuroLLM 覆蓋 35 種語言，含全部 24 種歐盟官方語言；Apertus 由瑞士 ETH Zurich、EPFL 等開發，訓練資料超 15 萬億 token、覆蓋 1500 多種語言，權重與資料全部公開。Cloudflare 同時啟動面向政府網路安全機構與關鍵基礎設施運營方的實操工作坊，首場 10 月在新加坡舉行。