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AI for Math 的新思路 如果一个人根本不懂数学，只是靠AI碰巧解出一道难题，有价值吗？这有点像猴子拿到了AK47：武器很强，但它不知道为什么能打中，也不知道下一次该往哪里开枪。 数学研究的价值，不只是得到一个答案。更重要的是，有没有人能理解证明为什么成立，从中提炼出新的方法，再把这些方法推广到其他问题上。这也是陶哲轩一直强调的方向：AI可以参与数学研究，但人类必须始终参与到研究过程里。 最近，超衍智能 Apex Intelligence @apexin_ai 推出了一套名为“Apex Math”的自动化 AI 系统来做数学研究。不同于 OpenAI 的1万个Agent暴力并行求解，Apex Intelligence的路线是：先由专业数学家提出有价值、值得推进的研究课题，再让 AI 系统去尝试独立完成证明，最后交回给数学家做严谨的审核。有点类似Vibe Coding中Agent与程序员的合作模式。 这套数学家与AI的合作模式，人类始终在整个过程中，对于项目有充分的掌控和理解，很契合前几天陶哲轩等菲尔兹得主联名倡导的方向。 目前，Apex Intelligence的这套系统已经推进了 5 项前沿数学研究： · 其中 2 项已经通过了专家的严格核验。 1）MVI优化算法，人类数学家使用这套系统接力跟进，持续提升最优算法 第一版论文： 清华后续优化： 北大后续优化： 谷歌后续优化： 2）Mockenhaupt三项Hardy-Littlewood极大化猜想 AI 系统给出了一个通用的解析证明，彻底证明了这个猜想在所有参数下都成立。 · 另外 3 份候选论证（包括悬而未决 29 年的 Nivat 猜想），已直接公在了 Apex 数学平台 上，并且设立了 10 万元奖金池，公开邀请全球的研究者来挑错、复核或者补齐推导。 参与方式 ： 他们还分享了一些与AI的对话记录： Apex Math现在提供的方法，权衡了AI和数学家的职能，是比较实际能落地的方案，但还不一定是AI做数学研究的最终形态。不久的未来，随着AI能力的显著提升，数学家、科研工作者如何与AI协作，可能还会有大的变革。

Muse 用法+1，每天早上帮我生成一个 AI 资讯早报视频 写一下实践的步骤： 1. 基于我日常的内容渠道和喜好先整理文案来源到 Notion 和聊天里面 2. 查找下载相关内容的图片和视频素材 3. 在虚拟机里面通过 Pi 调用我的 K3 和 GLM 5.3 模型利用 guizang-product-video-skill 将所有的信息组装成视频 4. 通过 Mues 聊天界面发给我

I rebuilt half my game this week. Here's what changed in Dlicom: Journey to DCO. Quick recap: you start as a grey Verified nobody, fight spam and scam bots, beat each boss and climb to a higher role. Verified, Dliever, Dcoded, then DCO. What's new: 1. Fresh art for every character and boss, plus a real ground with pits you can fall into 2. A proper level-up scene: a light beam drops in, the screen goes dark, and your new role badge slams down 3. 6 music tracks. The stages are calmer, the boss fights hit harder 4. Better on phones: tap PLAY and it flips to landscape. MOBA-style skill buttons with cooldown rings 5. I also rebalanced it. Stage 1 is gentler on the road, but its boss hits back harder. Every role you earn unlocks a skill, so by the last boss you've got everything you picked up along the way. Play it free in your browser: Tell me which boss got you first 👇 @dlicom_vn @DlicomApp

Fermion开源语音识别模型Phonon-2：极速转写长音频 仅164MB，在普通轻薄笔记本上转写1小时音频只需约20秒。通过极低位宽权重压缩技术大幅缩减体积，识别准确率却对齐了体积大其15倍的原版大模型，在会议和演讲场景下的准确表现甚至更优。 这意味着个人电脑无需依赖昂贵的高端显卡，就能低成本在本地流畅运行高精度的语音听写与音频转写。 仅支持英文。 模型：

这算不算是奢侈？ 杰尼君在用 @OpenAI GPT-6 Astra写游戏脚本…… 别问为什么不用ULTRA， 上次开ULTRA+倍速，一晚上把我20X的100%额度直接用完了！ 新出SOL 6.1太拉了，半天憋不出一个屁，还是Astra好用！

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