Google CEO Sundar Pichai 谈 AI 轨迹:远未到 RSI 终点,全行业算力短缺
Google CEO Sundar Pichai 在 Big Technology Podcast 访谈中表示,业界"距离 RSI(递归自我改进)的终态还相当远",但 AI 模型已在模型开发的多个环节与研究人员形成 RSI 循环。
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Google CEO Sundar Pichai 在 Big Technology Podcast 访谈中表示,业界"距离 RSI(递归自我改进)的终态还相当远",但 AI 模型已在模型开发的多个环节与研究人员形成 RSI 循环。
MIT人文、艺术与社会科学学院(SHASS)9月24-25日举办75周年研讨会,探讨AI如何改变教学、研究与社会。校长Sally Kornbluth称AI已到来并对研究和教育产生巨大影响,教务长Anantha Chandrakasan强调以人为本的技术路径。会上还介绍了MIT Indigenous Languages Initiative硕士项目、DEDP硕士项目和MISTI等教学项目。
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STAT+ 报道称,Tango 在 Revolution Medicines 胰腺癌成果的基础上继续推进。OpenAI 生命科学研究负责人 Joy Jiao 在 Scripps Research 生物技术创新峰会上表示,模型在化学和生物学上达到超人类水平只是时间问题,她认为这将在未来一两年内发生。
作者梳理了 OpenAI 内部模型在 5 月找到 Erdős 单位距离猜想的反例、随后发表 Cycle Double Cover 问题证明、7 月再解十个开放问题、9 月给出 Navier-Stokes 证明,以及 Anthropic 对费马大定理的形式化和黎曼猜想的界改进,试图回答模型能解哪类数学问题。
OpenBMB 的 MiniCPM Spark Program S1 挑战赛收官,16 个项目获奖,开发者来自中国、西班牙、意大利、澳大利亚和美国。三个特别奖得主为 Dubedo、ESP32-S3 和 Personal Admin Agent Evaluation,各获 1 年 Typeless 会员。
哈佛关闭写作中心数月后,威廉姆斯学院一名教师在《纽约时报》撰文称口语比写作更适合思考,允许学生用 AI 写论文、事后当面答辩。该校写作中心主任 Julia Morgan McKenzie 撰文反驳,认为写作让在课堂和口试中不敢发言的学生也能发出声音,取消写作将不利于女性、国际学生、有色人种和性别非常规学生。
Global Campus 联合创始人 Paul Tuinenburg 呼吁出版商在论文录用和发表环节提示作者认领并维护自己的 OpenAlex 作者档案。
正文实际内容为网站 Cookie 说明,未包含 TinyFish 的架构细节、版本、数据或可用范围,无法据此写出可核验的摘要。
SciSpace 发布指南,介绍如何用 Python 调用 ClinicalTrials.gov 官方 REST API 以 JSON 获取试验注册数据。NLM 的公开检索示例不提供 API Key,并将该服务描述为开放获取,但官方材料未给出具体速率限制数值。指南演示用 pageToken 翻页,NLM 记录默认每页 10 条研究,并提醒经典 API 已于 2024 年 6 月 25 日退役。
Digital Science 今年早些时候召集医学事务负责人举行圆桌讨论,探讨机构如何构建可落地的 AI 战略,并将可持续的 AI 能力嵌入日常工作流。讨论覆盖建立信任与推动用户采用、科学洞察的数量与质量、ROI 证明、治理与监管对齐、系统综述与方法学严谨性、新兴用例六个议题。进展最明显的机构将雄心用例与严格治理配对,坚持人在回路与来源可溯,并投入变革管理。
arXiv API 是免费检索论文元数据与摘要的接口,官方公开检索流程无需 API Key,返回 Atom 1.0 XML 而非 JSON。速率限制为每 3 秒一次请求、单连接,且在你控制的所有机器上共享;官方文档标注结果上限 30000 条、每页最多 2000 条,而 arxiv.py 文档称每查询 30 万条,两者存在冲突。
SkyRL 团队称在 B200(约 178 GiB)上通过四类系统优化,把 GLM-5.3-Flash 的单序列训练长度做到 100 万 token,峰值约 144.5 GiB,约为开箱 Megatron 基线的 64 倍。
Super excited to share some of the work I’ve been doing on supporting 1M token context training on SkyRL for GLM 5.3 Flash, 64x higher than the out of the box Megatron baseline! 🚀 This work was done in collaboration with the amazing folks at @LilaSciences! 🤩 Getting there took key algorithmic and systems optimizations in four main areas: 1) DeepSeek Sparse Attention: run DSA on a sparse kernel; chunk and shard its quadratic indexer. 2) Activation recompute and offloading: recompute activations in backward and offload saved inputs to CPU. 3) Context parallelism: split each sequence across GPUs, with new CP support for KDA and a fix for DSA. 4) Avoiding unnecessary precision upcasts: keep FP32 copies out of memory and off the network. For more details on our implementations and our results, check out our full technical blog here: https://blog.skyrl.ai/blog/1m-context-glm-5-3-flash! This work benefited from the contributions of many people along the way. Big thanks to @pcmoritz, @erictang000, @sumanthrh, @CyrusHakha, @richliaw from @anyscalecompute and Keith Truongcao, Tushar Khot, Vivek Subramanian, Semih Kara from Lila Sciences for all the help and guidance!
施普林格·自然首席出版官哈什·杰加迪桑在专访中表示,学术出版的未来在于开放获取、AI 与全球合作。该机构今年9月更新 AI 编辑政策,以“绿灯”“黄灯”“红灯”区分允许、有条件允许和禁止的 AI 使用,并明确 AI 不能列为作者。2025年其投稿量达310万篇,发表原创研究文章53.9万篇,其中53%以开放获取模式出版。
OpenAI CEO 萨姆·奥尔特曼在斯坦福大学演讲称,面对 AI 进入数学研究,数学家会经历类似“哀悼”的阶段:从“我们完蛋了”到愤怒,再到把 AI 视为不可或缺的工具。他承认数学界受 AI 冲击的速度快于其他领域,但认为不会造成就业大灾难。
Datalab 开源文档解析器基准 OmniParseBench 以 16,288 项通过/失败测试覆盖 2,937 页文档,并公布 27 个解析器的判定结果。该教程基于这些判定重建排行榜,发现排名前两位的解析器在统计上并列,且多数文档切片上领先者会变化。作者还在 50 页样本上自行运行 Tesseract 与 Indra OCR,并指出一项发布数字与公开文件不符。
alphaXiv 发布了一份可解释性图解指南,从早期计算机视觉研究讲到语言模型,梳理特征可视化、SHAP 与积分梯度、电路追踪,以及注意力头、残差流、激活引导、消融与探针实验、多义性与 SAE 等方法。指南还讨论了该领域的局限与开放问题,并回应了近期走红的文章 Neural Networks Are Already Clean 引发的争论:我们是否真在接近逆向工程 LLM。
Silverchair CEO Will Schweitzer 在 Platform Strategies 会议的演讲指出,学术出版业应区分哪些 AI 信号值得立即行动。
陶哲轩在其博客发起一项实验性 AI 数学挑战,邀请读者用 AI 工具从关于准黎曼假设或 Landau–Siegel 零点问题的新稿件中,在不使用 Heegner 方法的前提下推导假想第十判别式的有效上界,并尽量优化该常数。
Tristan Buckmaster 在 Terence Tao 博客撰文称,OpenAI 的 Navier–Stokes 证明据称动用 1 万个智能体、耗时 88 小时,成本达数百万美元,而该问题悬赏仅 100 万美元。
在 Inside Higher Ed 美国高校峰会上,多位校长称 AI 令人“困惑”“混乱”但也意味着“机会”,有校长表示尚无政策指引,并主张不同时押注单一 AI 平台。
Silverchair 在 Platform Strategies 2026 召集 Science Magazine、NEJM Group 等机构专家,讨论科学不实信息传播快于严谨科学时出版方如何应对。
一位在学术医疗中心工作23年的研究方法学家,用 Claude 输入祖母死亡证明、家族病史及上世纪80、90年代的研究资料,试图为家族三代女性携带的罕见病找到名称。她的母亲患病近40年、姐姐15年病程后于41岁去世,均未被告知该病已有命名。家族有50年有记录病史,医生长期以"罕见、了解不足"回应。
Alphabet CEO Sundar Pichai 在 Big Technology Podcast 采访中表示,Google 最新 Gemini 4 Argon 在编程、数学、科学和知识工作基准上超过 OpenAI 与 Anthropic 的公开模型,发布后 72 小时内处理近 25 万亿 Token,约为 Gemini 3.0 同期的三倍。
重庆 Force Academy 在 G7–G12 学生中推行"第二使用者测试":把看似完成的项目交给另一名学生独立复现、检查或修改,以检验作品脱离原作者后是否仍能成立。
SciSpace 发布研究研讨会指南,建议按研究逻辑组织报告而非照搬论文结构,10 分钟报告可从约 10 张幻灯片起步。指南要求标题页写明研究内容、姓名、机构与日期,引言交代问题与空白,并明确陈述研究问题与假设。方法部分需说明研究设计、样本量、重复数、变量与统计方法,并配实验设计示意图。
SciSpace 发布研究指南,整理审稿人 Lyndon Walker 在学术写作网络研讨会上提出的 7 个 AI 写作危险信号,包括批量生产式研究、复制粘贴痕迹、虚构参考文献、泛化文风、结论与数据不符、试图操纵评审系统以及学术归属丧失。
SciSpace 发布的研究指南对比了概念型论文与实证型论文:前者依靠现有文献、理论视角与逻辑推理发展或修正概念框架,后者通过实验、调查、访谈或数据集等系统收集的证据回答研究问题。指南指出两者在主要目的、证据基础、原创贡献与评价标准上存在差异,但这些区分并非绝对规则。
宇树科技创始人王兴兴在 2026 世界物理 AI 大会上透露,宇树测试显示 GPT-6 在完全零训练情况下已能直接控制机器人完成画画、清洗画笔、下围棋等任务。宇树 G1 目前是全球最畅销的人形机器人,累计下线约 1 万至 2 万台。宇树正在开发"宇树预演"物理 AI 机器人自进化系统,让 AI 模型自行搜集论文、写代码、在仿真环境训练并到真实环境测试,由 AI 打分反馈形成自循环。