数学是终结了，还是仅仅毕业了？
前xAI联合创始人克里斯蒂安·塞格迪以个人经历切入，回忆自己作为匈牙利数学竞赛少年的成长与竞赛结束后的空虚。他将纯粹数学研究比作在未知丛林中的探险：绘制地图、寻找矿藏、打造工具。而人工智能如今正处于莱特兄弟时代的飞机阶段——尚显原始但进步神速，已开始在数学岩石上插旗（解决猜想）。作者认为，AI终将彻底改变数学研究的方式，数学不会终结，而是像他当年的竞赛生涯一样'毕业'，从学术界安静的角落蜕变为驱动一切科技进步的成熟产业。孤胆英雄时代落幕，大规模探索时代开启。
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进入前沿 AI 实验室的核心：抽象能力与判断力
本文探讨了进入前沿 AI 实验室所需的素质。作者认为，核心不在于单纯的科研或工程能力，而在于在信息不完备的环境中构建有用抽象的能力。研究是对不确定性的压缩，工程是对复杂度的压缩。随着知识获取门槛降低，稀缺资源不再是信息，而是关于“什么值得做”的判断力与品味。
大脑凭什么比 GPU 高效 100 万倍？
本文转述了 Naveen Rao 关于 AI 计算范式的演讲。文章指出，当前基于冯诺依曼架构的数字计算能效极低，与大脑相比差距百万倍，且即将面临全球电力极限。Naveen 主张应回归物理层面，利用非线性动力学和动态交互原理设计新型芯片，将计算与物理状态融合，以实现大脑级的“瓦级”能效，这或将是通往超级智能的真正路径。
