OpenAI研究员Noam Brown所感叹：「这与之前解决Erdős单位距离问题不同，这次创造奇迹的模型，是今天对所有人公开可用的！」 网友惊呼：证明令人叹为观止，AI改变数学！ 幽灵般盘旋了50年的数学魔咒 循环双覆盖猜想，是图论里的「皇冠级」难题之一，由Tutte、Itai与Rodeh、Szekeres、Seymour等多位数学家在上世纪各自独立提出。

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第二个是数据。

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模型知道应该写文件，也声称自己写了，但在工具调用层面没有动手。

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他是一位数学家、曼彻斯特大学研究员，也是erdosproblems.com网站的创建者和维护者。

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开发者可以享受到清程极智生态内优质、低价的Token支持。

数据多，不等于数据能用。

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在GLM 5.2模型的实测中，对比行业基线，KernelMind在NVIDIA旗舰卡中实现了端到端7.3%的性能提升，在AMD旗舰卡中更是带来了39%的整体性能跃升。

在Claude Code里，你可以把一个跨越多天的项目整个丢给它，它自己分阶段规划、自己派子智能体、一直干到达标为止。

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第四道槛：两三千个智能体在上班 技术就位、产品上线、商业模式跑通，最后一道槛在组织内部。

到了Agent时代，这套玩法正在失效。

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第一步，先想清楚要找什么，再动手找。

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AI这边，从只会写文案的GPT-3.5，进化到能反证数学家几十年啃不动的猜想。

表1：HY-WorldPlay与Matrix-Game-3.0上的质量和效率对比。

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这套循环普通人也能用 前面那套循环，已经被做成了产品，普通人照样能上手。

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当然，Artifact现在更接近一个能连数据的交互页面，离独立部署、完整权限体系、真正替代商业软件，还有一段路；MCP也不是Anthropic独家，它是个开放协议，谁都能用。

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这一举动一度让五角大楼对谷歌产生了顾虑。研究发现：男性若长期不喝酒，用不了多久，身体或出现5大变化对本来就在自然语言里泄露的GPT-5.4来说，这是好事，它的整体攻击成功率从近70%降到22%；但对本已懂得打码的Gemini-3.1-Pro而言，它被迫往必填字段里填入真实凭证，反而在持久状态和提示注入两项上更糟了。

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它也确实更强了。

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第二道叫Decode，就是「答题」：在理解的基础上，一个字一个字地往外蹦答案。

在现有评审流程中加入一个「评分校准器」 作者提出的方案没有改变现有同行评审流程，而是在后台增加了一层LLM校准模块（Calibration Layer）。

就在上个月末，谷歌紧急更新了训练数据，试图做最后的冲刺来提升编码能力，但结果 「令人失望」 。

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