【GPT-6 Astra今日全量开放！官方呼吁提示词“做减法”】9月5日，OpenAI官宣GPT-6 Astra全量开放，高级付费用户已可在ChatGPT Work和Codex中使用，API同步上线。针对此次升级，OpenAI工程师给出反直觉建议：清理冗余提示词。因Astra对指令更敏感且具备强推理能力，繁杂的旧规则反易导致其停滞冲突，“模型越强，规矩应越少”。能力方面，Astra在3D世界构建、图纸转模型及视频生成等任务中表现惊艳。在OSWorld测试中准确率升至72.6%，耗时缩短近半。AI开发正式迈入“减法时代”！

近日GPT-6发布，在孪生素数猜想上将连续素数间距上界推至186，引发热议。对此，著名数学家陶哲轩发出警告，吐槽这是“令人无语的一幕”。他指出，AI解题极快且过程“黑盒”，直接给出答案会掩盖探索中宝贵的“失败”，进而“污染”开放性数学难题，阻碍数学领域的真正发展。若AI在黑盒内解决问题并向公众隐瞒过程，数学界将无法从中提炼新洞见。陶哲轩强调，伟大数学题的核心价值在于探索路径上产生的新思想，而非单纯的答案。此外，他庆幸牛津数学家于8月31日抢先公开了相关分析，避免了人类研究成果被AI“埋没”。

2026年9月，光象科技联合清华大学李升波教授课题组发布第一代物理原生世界模型Phi-WM 1.0 ActEffect。该模型打破常规，仅在训练阶段预测动作后果以优化策略，部署时即“退场”，大幅降低机器人运行的算力与时延成本。测试显示，其在LIBERO等仿真基准中成功率高达98.8%。此外，在2026ATC展会上，其Phi-Bot X1机器人已在蔚来汽车产线连续作业21.5小时零失误。该创新为具身智能在工业场景的低成本、高稳定规模化部署提供了全新解法。

近日，Anthropic宣布，由清华姚班校友Tianyi Peng主导，AI模型Claude仅用11天便攻克了费马大定理的首个完整形式化证明！该工程生成约1300万行Lean代码与超3万个中间定理，规模超核心数学库5倍，成功将人类证明转化为计算机可逐行核查的代码。项目借助Prove2Me平台与多智能体协作，大幅减少人工干预，标志着数学文献形式化迎来大规模提速。此外，OpenAI近日也向付费用户开放了最新模型GPT-6 Astra，主打长链路Agent与专业工作能力。两大AI巨头在科研与工程领域的竞争持续升级！

9月4日消息，OpenAI最强模型GPT-6 Astra在AI“智商”评测ARC-AGI-3中成绩逼近100%，引发热议。该模型通过生成“符号世界模型”，将环境抽象为逻辑符号并在脑内模拟推演，操作效率远超人类。然而，ARC Prize基金会总裁Greg Kamradt却对此泼冷水。他指出，该高分严重依赖豪华外挂与昂贵算力，单题测试成本高达360美元，全套测试需耗费1.8万美元。这种靠“钞能力”拼出的成绩虽证明AI正变得更聪明，但距离真正能适应未知世界的通用人工智能（AGI）仍差得很远。

2026年9月，元点机器人联合CMU发布开源硬件方案BRIDGE与开源控制方案FlowMimic，并正式推出全球首个具身Physical AI全开源生态OpenBridge。BRIDGE打造全球首个AI-Native具身本体，将硬件成本降至1500美元；FlowMimic统一了异构指令控制框架。OpenBridge通过Skill Hub实现能力共享，并启动“筑桥者计划”招募200位开发者共建生态。目前元点机器人2026年上半年营收同比增长600%，订单破3万台。此举标志着人形机器人行业正迎来打破壁垒、走向开源共创的“安卓时刻”。

9月1日至2日，黄仁勋与马斯克在G20创新部长会议上罕见同声，警告过度AI监管将扼杀创新，并让美国在中美AI竞赛中失去主动权。黄仁勋建议法规应聚焦实际危害而非假想情境，强调错失AI机遇将被甩在后面，且AI安全责任应由企业而非政府承担。马斯克则主张新事物应“默认合法”，并点名批评欧盟过度监管拖慢创新速度。此次会议上，美国推动的《卡罗来纳原则》轻监管框架已获G20所有成员国支持。两大科技巨头齐呼放宽监管，凸显了中美AI博弈白热化背景下，美国对保持技术领先优势的迫切需求。

9月4日消息，英伟达DLSS 5随《NBA 2K27》上线，目前仅支持RTX 50系显卡。破解版虽兼容老显卡，但AI运算极耗性能易致掉帧。为此，国内开发者在GitHub推出Magpie工具，让双显卡方案重出江湖。该工具支持双卡分工：一卡渲染游戏，另一卡专攻DLSS 5的AI影像强化。其原理是在画面输出前拦截处理，甚至可增强老游戏与Switch画面。不过此方案也有代价：二次运算会增加延迟，双卡争抢PCIe通道易致带宽紧张和掉帧。此外，DLSS 5基于FP8运算，更适配RTX 50系，新旧显卡混插需审慎评估性能分配。

9月3日，趋境科技与摩尔线程签署战略合作协议。双方基于趋境自研国产PD异构技术与摩尔线程MTT S5000智算卡深度融合，共建国产化高品质AI Token工厂，并推出Token Pod联合解决方案。目前该方案已投入生产，承接头部模型厂商真实流量，生成速度超50 TPS，稳定性达99.9%。在同等服务标准下，该方案兼顾生产级性能与成本优势，整体性价比超越国际先进算力。此举标志着双方率先推动国产PD异构推理进入生产环境，为万亿参数大模型规模化推理提供了高性价比的国产算力新路径。

近日，星尘智能发布在线强化学习框架SmoothRL，旨在解决大模型异步推理下机器人在线学习的“对错账”难题。由于真实机器人无法暂停等待模型推理，导致模型生成的动作序列与实际执行的动作存在偏差。SmoothRL创新性地将动作序列划分为已提交、执行和丢弃三个区域，仅对真正执行的动作进行强化学习。在星尘S1机器人的真机测试中，该框架在高动态投掷、给笔戴帽和快递开箱任务中成效显著，投掷成功率从39%飙升至94%，动作也更平滑。SmoothRL有效修正了预训练模型在真实物理世界中的执行偏差，进一步推动了具身智能的规模化部署。