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转帖：祝贺 Liquid AI 推出 Open d1。 两个开源决策模型在 NVIDIA Jetson Thor、Jetson AGX Orin 和 Orin Nano 上以单次前向传递提供答案。 访问 Jetson AI Lab 学习如何在 Jetson 上运行这些模型： d1-3B https://t.co/jB6uCoeMwU d1-omni-600M https://t.co/IU5ST7Mu1I

转帖：@sgl_project 也支持 https://t.co/R0Hq22ypUB

转帖：自 @liquidai 发布 d1 omni 以来的 47 分钟 我和我的朋友 Claude 已经使用 ruNNtime 让它在浏览器中运行。 这是我们的主要目标之一——让将 AI 模型移植到浏览器变得轻松无忧且对代理友好

转帖：就其处理能力而言，该模型的尺寸非常令人印象深刻。恭喜@liquidai团队

转帖：非常兴奋能展示我和 @andyisonline 为 GPT-Live 打造的新 playground！它旨在帮助建立对模型双向特性和向其他模型或代理委派任务能力直观理解。 祝构建愉快！

自 20 世纪 40 年代以来一直悬而未决的问题： >>“自由群的算子代数是否相同？”这个问题的答案 >>“是的，它们都相同。” 引述：OpenAI 发布了其尖端自主研发模型解决的所有数学成果。此外，他们还仔细考虑了如何呈现这些成果，并咨询了外部专家机构（普林斯顿高等研究院的顾问小组）。 内容令人惊叹，其中包括人工智能解决数十年来悬而未决的四个棘手数学难题的成果。例如，它对“自由群的算子代数是否相同？”这个问题给出了“是的，它们都相同”的答案，这个问题自 20 世纪 40 年代以来一直悬而未决。此外，它还解答了计算理论中一个至关重要的未解难题（唯一博弈猜想）。这四个成果中有三个都采用了 Lean 证明（一种机器可验证的证明格式）。外部数学家的验证尚未完成，因此其结果是否“真正正确”还有待观察。 从商业角度来看，比“人工智能批量生产数学天才”更重要的是“人工智能认真对待人类即使花费数十年也无法解决的智力难题时，就能取得成果”。或许，你公司里那些无人问津的难题，也能用同样的方法解决。 虽然仍在验证阶段，但每当此类消息传出，都让人感觉我们对“让人工智能认真思考”的理解又向前迈进了一步。 https://t.co/XKs8BVwUKh

转发：研究研讨会“二次型与代数群～与渡边孝夫教授的聚会～” 2026年11月22日（周日）至11月24日（周二） 大阪大学丰中校区理学研究生院南部洋一郎楼 https://t.co/gfYaxsZRlO #DTimeInfo

转发：它说所有自由群因子环都是同构的。

转帖：过去几周，自从 Jev 推出以来，我一直在思考快速决策模型。我想试用一下 OpenAI 的 decisions api，于是做了一个简单的文档编写器。 它会在我写作时读取内容，并判断我是在写作还是在提示。这意味着我可以在不将光标移动到输入字段的情况下进行提示。

转发者：@PsWAyJ4eTV79863 https://t.co/bbhXjNr8as 三角范畴的公理有两种含义。 第一种含义是公理 TR1、2、4 和 5，它们是缩写（dist. triangle. structure），表示“范畴 T 是某个范畴（例如 Ch(R)，带尖的 Top_*）的同伦范畴，而该范畴具有同伦的概念。”这些含义在范畴 Top_* 上相对直观。

转帖：了解 Nimble 的自学习网络搜索、爬取和研究代理如何为 @OpenAI 模型发现深网数据

转帖：使用 @OpenAIDevs 的 Decisions API 进行手势识别。 多亏了它的视觉理解能力，它比我之前基于 Jev 的演示要准确得多。它也更快。cc @thsottiaux @jxnlco @pvncher @tldraw @steveruizok

您的医疗档案现在距离因司法征用或数据泄露而进入公共领域只有一步之遥 微笑吧，您正在被拍摄

重发：没错，那篇文章确实是我在4月8日写的。但是，GPT-5.5于4月23日发布后，情况发生了显著变化。事实上，5月21日我就发帖说“我或许能解决一个困扰了我十年的问题”。此外，9月初Astra的出现又带来了新的重大变化。 所以，与其说“讨论极限毫无意义”，我认为重点在于，将三四个月前对人工智能能力的评估直接应用于现在的情况已经变得困难。 而且，我自己也利用人工智能推导出了许多定理，包括一些尚未发表的论文。

转帖：就在3~4个月前，你不是发帖说自己的专业领域（代数几何）对AI来说还很困难吗？AI进步太快了，所以谈论它的局限性是毫无意义的吗？