OpenAI 宣称破解纳维 - 斯托克斯方程 OpenAI 利用大规模测试时计算，在 88 小时内提出纳维 - 斯托克斯方程奇点证明，有望角逐千禧年大奖。
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若该成果经同行评审证实，将是 AI 从“语言模仿”迈向“科学发现”的里程碑事件。纳维 - 斯托克斯方程是流体力学的核心，其解的存在性与光滑性属于七大千禧年难题之一。OpenAI 此举展示了测试时计算（Test-time Compute）在解决高复杂度数学问题上的巨大潜力，可能彻底改变科研范式。这不仅意味着 AI 能辅助推导公式，更暗示其具备独立提出新数学猜想的能力，将极大加速物理、工程等领域的理论突破，同时也对传统学术研究体系构成挑战。
月之暗面开源 Kimi K3.1 Pro 模型 月之暗面发布拥有 2.8 万亿总参数及百万级上下文窗口的 Kimi K3.1 Pro，并宣布将于 11 月开源权重。
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Kimi K3.1 Pro 的发布展示了中国在超大规模稀疏模型（MoE）领域的最新实力。2.8 万亿总参数配合 1040 亿激活参数，以及标志性的 100 万上下文窗口，使其在处理超长文档和复杂逻辑任务时极具竞争力。更重要的是，月之暗面决定开源权重，这在当前闭源趋势主导的顶级模型市场中是一步险棋也是妙招。此举将迅速吸引全球开发者构建生态，降低应用门槛， potentially 迫使其他巨头重新审视其开源策略，推动行业技术透明度的提升。
TinyFish 发布生产级搜索架构 TinyFish 发布七阶段智能体搜索架构，优化深度研究系统的规划器设计，助力生产级应用落地。
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搜索是智能体获取外部知识的关键环节，但现有方案往往难以兼顾深度与效率。TinyFish 提出的七阶段架构，将复杂的搜索过程标准化、模块化，特别是针对规划器的优化，显著提升了智能体在处理模糊查询时的准确率。这对于构建企业级深度研究助手至关重要，它将原本黑盒的搜索过程转化为可控的工程流程。该架构的发布，表明行业关注点正从“模型本身”转向“如何构建可靠的智能体系统”，工程化能力成为新的竞争壁垒。