🤖 AI HOT 日报 · 2026-09-09
OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5 图像模型，生成延迟比上代最高降 50%；并将 Astra 全面推送给 Codex 与 ChatGPT Work 中的 Plus/Pro/Business/Enterprise 用户；同日宣布内部 AI 系统给出 Navier-Stokes 千禧年难题解答——证明光滑流体可在有限时间形成奇点，附证明文稿与 Lean 形式化验证；NYU 数学家指控 OpenAI 在该竞赛中不正当竞争（泄密+算力追赶），Bubeck 否认，Altman 回应称对方仅有 Euler 结果且以抄袭指控相威胁；Noam Brown 透露这项证明花费数百万美元但成本会快速下降；Mistral 完成 30 亿欧元 D 轮融资、估值超 210 亿欧元，为欧洲科技史上最大股权融资；Runway 发布 Adobe 插件可直连 Premiere Pro/After Effects 在时间线内生成与编辑；卡兹克发布 Astra 操控 Blender 保姆级教程（Computer Use 4 小时搭出祈年殿但烧掉近半 Pro 额度）；Dwarkesh Patel 实验称预训练进步主要来自数据改进（数据 12.0x vs 模型 3.7x）；Anthropic 分享用 Claude 降本增效三招；Tom Tunguz 拆解 OpenAI 3x 研究生产力来自并行 agent。
1. OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5 图像模型
图像生成延迟比 Images 2.0 最高降低 50%，细节、编辑精度、参考照片保真度和多轮编辑一致性均有提升，为当前最先进图像模型。
2. Runway 发布 Adobe 插件：Premiere/After Effects 内直接生成
新面板可直接嵌入 Premiere Pro 与 After Effects，在时间线内生成图像和视频、重绘片段并放置结果；Edit Studio 可用 Aleph 2 按原始时长重新渲染，插件免费提供（macOS/Windows）。
3. Astra 全面推送 Plus/Pro/Business/Enterprise
OpenAI 宣布 Astra 已全面推送给 Codex 和 ChatGPT Work 的 Plus、Pro、Business、Enterprise 用户，可通过 openai.com/gpt-tv/ 观看实机演示。
4. NYU 数学家指控 OpenAI 在千禧年难题中不正当竞争
Buckmaster 与 Anthropic 数学家 Alpöge 公布 Navier-Stokes 问题三项证明初步结果，称研究信息泄露给 OpenAI，对方随后用大量算力沿独特路线追赶；OpenAI 的 Bubeck 否认指控。
5. Mistral 完成 30 亿欧元 D 轮融资，估值超 210 亿欧元
投后估值超 210 亿欧元，公司称这是欧洲科技公司史上最大股权融资，距其创立仅三年。
6. OpenAI：内部 AI 系统给出 Navier-Stokes 千禧年难题解答
宣称内部 AI 系统证明初始光滑的流体可在有限时间内形成奇点，并附证明文稿与 Lean 形式化验证。
7. Dwarkesh Patel：预训练进步主要来自数据改进
在最高 1e19 FLOPs 预算下对比 2019-2025 各年度配方与语料，发现数据改进带来 12.0x 算力效率提升、模型改进 3.7x，数据贡献约为模型的 3.24 倍。
8. 数学家公开与 OpenAI 沟通经过及三项 blowup 结果
Buckeraster 与 Alpöge 公开三项有限时间 blowup 结果，涵盖带光滑强迫的不可压缩多孔介质方程等，并披露与 OpenAI 的沟通经过。
9. Noam Brown：Navier-Stokes 证明成本会快速下降
他承认这次证明花费数百万美元，但认为随智能体规模化和算力降价，此类成本将快速下降。
10. GPT-6 Astra 操控 Blender 保姆级教程
卡兹克实测三种玩法：Computer Use 约 4 小时搭出天坛祈年殿但烧掉 200 美元 Pro 会员近半额度；MCP 更快可完成摩托车建模与组装动画，但复杂任务单次运行会超时。
11. Sam Altman 回应 Navier-Stokes 证明发布争议
他称对方只有 Euler 结果、双方协调失败，并称对方以抄袭指控相威胁。
12. Anthropic：用 Claude 降本增效的三个方法
优化 prompt cache 命中率、清除升级前沿 Claude 模型后的提示词反模式、校准 effort 设置，可在不牺牲性能下降低成本。
13. Tom Tunguz 拆解 OpenAI 3x 研究生产力
引用 OpenAI 内部数据：每名研究员 8 小时班次对应 3.14 个 agent 工作日，通常并行运行 4 个 agent——'3x' 是否只是机器不睡觉？
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