为什么传奇的埃尔德什问题正被人工智能攻克
OpenAI 于 2026 年 5 月 20 日宣布，其内部 AI 模型对埃尔德什 1946 年提出的"单位距离"问题给出了反例，成为首个由 AI 模型完成的历史性重要证明；8 月 1 日又宣布未发布模型 Astra 取得 10 项数学进展，其中解决了埃尔德什提出的另外 3 个问题。
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瞬间
AI智能体尚无法开展开放式AI研究
普林斯顿大学团队通过"影子评估"测试前沿AI智能体的开放式研究能力：让智能体在六天时间内、使用数千美元API额度和算力，回答两篇未发表论文的核心研究问题，结果两篇论文均被原作者明确拒绝。分析显示，智能体缺乏研究判断力、资源意识、创造性反馈应对能力和有效回溯能力，且未遵循具体指令。研究团队认为，开放式研究对前沿AI智能体仍具挑战性，但结果尚属初步，需扩大样本量并持续评估。
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烧了5亿token后，我给Codex和Claude Code做Skill上下文瘦身的新技巧
作者为Codex和Claude Code中300多个Skill做上下文瘦身，发现每次新会话仅Skill列表就占约9.9k token，按7月使用强度粗算，多余Skill列表约吃掉4到5亿token的上下文空间。
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开源「活人感写作.skill」：一个帮你写出没有AI味的文字的通用写作技能
数字生命卡兹克开源「活人感写作.skill」（英文名 human Writing.skill），旨在去除AI味、帮用户写出有真实生活感的文字。该Skill鼓励用户提供真实案例与情感，并针对辞章端禁用AI常用口癖和黑话，同时适配Qwen 3.8 Max、DeepSeek V4 Pro、Kimi K3等模型，可直接用于WorkBuddy、千问办公等产品。
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杰文斯悖论还能持续吗：AI 定价分层如何支撑算力需求增长
科技巨头高管普遍表示算力供应仍无法满足需求，但 AI 定价却在上涨：Anthropic 7 月 24 日发布的 Fable 5 定价每百万输出 token 50 美元，较 Opus 5 翻倍；OpenAI 则在 Fable 5 发布五天后将 GPT-5.6 Luna 价格下调 80%。
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MiniMax-H3 通过 MLX 移植可在 Apple Silicon 上运行
MiniMax 发布 MiniMax-H3，一个可接受文本、图像、音频和视频并生成最长 15 秒带音频视频片段的通用全模态生成系统。Python 包 PipeNetwork/minimax-h3-mlx 将其移植到 MLX，支持 Apple Silicon 运行。作者在 M5 Max MacBook Pro 上实测，下载约 115 GB 模型文件，视频生成耗时不到 45 分钟。
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GitHub 如何用堆叠式 Pull Request 拆解 AI 生成的巨型代码
GitHub 介绍用堆叠式 Pull Request（stacked PR）解决 AI 编码智能体生成巨型代码难以审查的问题。通过将 1，000+ 行的大 diff 按数据、API、接线、UI 拆成 L1-L4 四个独立分层，每层可分配不同审查者。
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Cloudflare 如何用软件工厂将 Astro 的 GitHub issue 数降至零
Cloudflare 在 Astro 仓库上运行自动化 triage 流水线，通过隔离的 AI 子代理复现、诊断并修复 bug，将开放 issue 从 200 多个降至约 30 个，预计下月归零。该流水线由 issue 标签驱动，修复后自动发布预览版本供用户验证。其底层引擎已发展为 Flue，一个开源的平台无关框架，用于构建持久化智能体与工作流。
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在单颗 AMD MI300X 上运行 DeepSeek V4 Flash
一个开源仓库提供了在单颗 AMD MI300X 上生产运行 DeepSeek-V4-Flash-0731 的完整配置与补丁，无需额外量化或权重卸载。该 304B 参数模型在 192 GB HBM 上实现单流 168.6 tok/s 解码、8 并发流 542 tok/s 聚合吞吐，并验证了 256K 上下文。
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用 NVIDIA SkillSpector、LangGraph、YARA 规则、SARIF 与 CI 策略门构建高级 AI 技能安全审计流水线
本教程演示如何用 NVIDIA SkillSpector 评估 AI 技能的安全态势，构建包含干净、风险、恶意及 MCP 示例的合成技能市场，并通过 LangGraph 检查流水线扫描每个技能。
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