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刚刚，奥特曼又曝新料了。在和Salesforce CEO Marc Benioff的对谈中，他亲口剧透了OpenAI内部模型的最新进展。首先，他给出了这样一句判断：「GPT-5.5的水平大概相当于一个普通的数学教授。GPT-5.6，大概能比肩全球排名前1%到2%的顶尖数学教授。」
灵巧手从 demo 走向真实应用，关键不只是 “会不会动”，而是能否在 noisy depth、稀疏触觉、外力扰动和未见物体下稳定泛化。现有 in-hand manipulation 往往依赖固定物体、定初始位姿或理想传感器。而一旦遇到真实深度噪声、形状变化和接触状态不可见，这些策略就容易退化成近乎开环的 “手指套路”。
AI完成任务之后，还能留下什么？
用户在Code Arena的battle模式中发现疑似Gemini 4 Pro新检查点（内部代号argon）伪装为gemini-3.8-flash进行盲测，据爆料其支持256K最大输出和2M上下文窗口，原定9月发布的Gemini 4 Pro已因预训练问题推迟至10月。
9 月 3 日，OpenAI 正式发布 GPT-6 Astra。在 ARC-AGI-3（一个考验 AI 能否在陌生环境中自主探索、理解规则并规划行动的 Benchmark），Astra 拿下 99.9%，并在 96% 的关卡中达到或超过人类的行动效率基准。
真实世界的时间序列，不仅被外部事件冲击，也被人为决策持续重塑。
AI Simulation赛道持续升温，Simile估值达20亿美元、由00后创办的Aaru估值近10亿美元、MatrAIx构建83亿虚拟人格，企业通过让AI Agent模拟人类行为来测试产品和预测尚未发生的未来，但这门生意仍面临验证标准、预测精度和规模化等核心难题。
近期，由斯坦福大学计算机科学博士符梓鹏（Zipeng Fu）联合创立的新团队Reward AI，正式发布通用机器人策略OM-1（Omnibody Model 1），并公布了完整的Omnibody技术栈。
AI for Science的竞争，正在向科研闭环延伸。
上周六，陶哲轩、邓煜、彼得·舒尔茨等 25 位菲尔兹奖得主联合发表了一份声明《人工智能在数学中的严重错位》，引发广泛讨论。陶哲轩还表示「事态紧迫」，他们根本没有时间等待更广泛的协商就决定先行发布。