OpenAI宣布其内部模型在24天内解决了100多道长期开放的数学难题，包括纳维–斯托克斯方程相关成果。文章梳理了事件时间线：训练从8月28日开始，证明工作由约一万个并发Agent并行完成，耗时88小时，另用17小时完成Lean形式化验证。同时，陶哲轩、舒尔茨等数学家发表公开信，担忧AI过快产出证明会打乱学术规范、方法传承与人才培养。OpenAI还成立了独立的数学与AI顾问组，但无权干涉研究节奏。作者认为，解题速度加快后，证明的解读、教学与学术消化仍需数学界接续完成。
xAI 于 9 月 21 日发布 Grok 4.7，主打长任务能力：更大基础模型、更长强化学习训练、支持 50 万 token 上下文。文章分析官方与第三方基准成绩，指出其在编程等部分任务进步明显但并非全面领先，需结合自身需求看待榜单。价格方面，标准 API 单价较低，但长上下文（20 万 token 以上）计费翻倍、Fast 版本仅限特定平台，且模型实际 token 消耗可能很高，单价低不等于总价低。作者建议用真实工作任务测试模型，关注交付质量与总成本，而非被亮眼演示或单价吸引。
本文分享了作者在头条粉丝破万后的自媒体运营经验。作者强调通过人工智能自动化程序来管理账号，内容分为热点图文和视频两部分。核心观点在于“原创内容自动化”，即利用模拟真人操作的自动化流程提升效率，而非简单的批量搬运。文章对比了国内平台与 X（推特）的推荐机制差异，建议重视视频内容，搭建稳定的生产系统。
