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马斯克在早期访谈里聊起自己怎么玩上推特的这段原声切片，真实又荒诞得让人忍不住发笑： 他说自己其实是全网前一万个注册 Twitter 的骨灰级元老， 但当年刚注册没几天他就把账号彻底注销了， 因为全网的人天天都在给他发推，详细汇报自己在星巴克点了什么口味的拿铁，他当时觉得这简直是人类历史上最愚蠢的发明。 结果账号刚一注销，立刻有人抢注了他的名字开始在全网到处发疯话， 身边的朋友看不下去了，劝他说既然别人在冒充你胡说八道，不如你自己回来发声。 马斯克想了想说：那行吧，与其让别人冒充我说蠢话，不如我亲自用自己的名字说点更疯狂的。 从那一天起，他就彻底把推特当成了自己的精神发泄口与游乐场。 他在视频里笑着说： 很多人觉得我现在在推特上很疯狂，但其实我的疯狂弧线从来就没有变陡过，因为我从第一天起就极其疯狂； 有些人靠染头发和换发型来表达自己，而我靠推特来表达自己。 这段十几年前的原声之所以特别耐人寻味，是因为它彻底刺穿了大众对商业领袖公关人设的刻板认知。 绝大多数传统大厂 CEO 把社交媒体当成必须精打细算的公关通稿发布栏， 每一条推文都要经过法务、公关、高管团队层层开会审核， 发出来的全都是没有半点温度、字斟句酌的官方废话。 但马斯克从第一天起，就把这种虚伪的公关面具撕得粉碎。 他不请公关团队代笔，自己半夜趴在工位上发表情包、跟网友对线、公布火箭发射进展、甚至直接挑衅行业对手； 这种把真实的疯狂、幽默与偏执毫不掩饰地摊在阳光下的姿态， 反而让他在全球聚集起了任何传统广告预算都买不来的亿万级超级拥趸，最终顺理成章地以四百多亿美元把整个推特直接买成了自己的私人广场。 我一直认为最高段位的个人 IP 从来不是演出来的完美圣人， 而是敢于在全世界面前毫无保留地暴露自己最真实的锋芒与棱角。 我在社交媒体上输出内容时，一开始的习惯是字斟句酌维护完美的专业形象，逐渐更喜欢毫无包袱地展现真实的观点与情绪，比如我觉得牛逼的震撼的就会喊一声卧槽 https://t.co/nvic6NtxKe

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OpenAI 的数学发布，正如 Opus 所说，是“有史以来最具深远意义的数学发布” * LLM 在 7 个千禧年奖问题中的 4 个上取得了实质性进展：Navier-Stokes（已声称解决）、Riemann、Hodge 和 Birch-Swinnerton-Dyer。Poincaré 在 2003 年已被解决。剩下的两个是 P v NP 和 Yang Mills。 *以验证为条件 平均而言，每个 OpenAI 结果仅在其新未发布模型上使用了 3 小时的思考计算。 两年前，模型认为 9.11 > 9.9。今天，我们有了最聪明的人类头脑在其一生中都未能实现的结果。很明显，数据、计算和算法正在扩展。每代模型（3 个月）都取得了实质性的智能进步。 这也变得极难让人不相信，所有知识工作将随着时间推移而发生翻天覆地的变化。AI 在可预见的未来无法做的事情，很可能更多是受上下文限制（无法访问正确的信息），而非智能限制。有些人可能会争辩说，它们也受创造力限制或判断力限制（我应该从事什么工作），尽管可以论证未来的模型世代可能解决这个问题（鉴于模型在研究品味上的进步）。 AGI 被定义为在几乎所有认知任务上超越人类能力。根据大多数对该定义的解读，我们已经达到了。人类仍优于 AI 的领域，例如机器人学/物理世界控制（数据限制？）、自然科学研究（数据限制）、某些创造性领域如写作、电影、音乐（创造力限制）、超长任务（上下文限制）、选择要解决的问题（创造力限制），以及可能的人际关系管理（肉身代理限制？）。 从许多方面来说，我们已经实现了 AGI。

转帖：OpenAI 今天发布了 722 个 AI 生成的数学证明。 这是其中一项成就，主题是矩阵乘法 在这里，它将乘以 2 个 n×n 矩阵的已证明成本从大约 n^2.371177（AlphaEvolve 在八月设定的纪录）降低到大约 n^2.25。 该结果附带 Lean 形式化，但它是一个理论界限，尚未为真实 GPU 工作负载提供给工程师一个更快的例程。

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从太空看到的壮观极光。

绝不可能吧。可靠消息人士称，OpenAI 发布的 722 篇数学手稿仅仅是第 1/3 批。 有传言称 OpenAI 已经解决了另一个千禧年大奖难题。活在这样一个时代真是太疯狂了。 感觉就像一场智能大爆炸。一切都在瞬间同时涌现。

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谈到科学革命：扎克伯格的生物中心（Biohub）正与谷歌DeepMind、Meta以及美国政府合作，斥资18亿美元构建活细胞的人工智能模型。 “我们正处于人工智能新科学范式的开端，”生物中心科学主管亚历克斯·里夫斯（Alex Rives）在接受https://t.co/KLZtzCO7Pe采访时表示。

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转帖：OpenAI 发布了其开放问题声明背后的完整论文：722 份手稿涵盖了 372 个数学结果。 OpenAI 通过在测试期间向其内部模型提供大约 4K 个研究问题来构建这个目录，然后将输出分组并过滤为 372 个重要结果家族。 几乎所有这些结果都来自相同的标准设置，每个结果平均使用了相当于 3 小时 ChatGPT Pro 思考的计算量。

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