数学家呼吁抵制 OpenAI，抗议 AI 生成证明大量涌入数学界
数学界团体 AHM 发表声明呼吁抵制 OpenAI，称其一次性放出 700 多份 AI 生成的数学证明文件是展示力量而非学术贡献。声明由菲尔兹奖得主 Terence Tao 在其博客转发，Scott Aaronson 称这一局面为 Mathocalypse。
选题角度：数学家联名呼吁抵制 OpenAI，可围绕 700 多份 AI 证明草稿一次性放出、以及陶哲轩所说问题一旦被解出就无法撤回的争议展开评论。
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数据与训练 最新动态
训练侧的门道：数据集构建、合成数据、预训练与后训练方法、算力与训练成本。
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The Decoder精选AI 评分8080
Reddit · r/StableDiffusion精选AI 评分6262 训练 100+ 个 Krea 2 角色 LoRA 后，作者总结出决定相似度的关键因素
一位创作者在几个月里训练了 100 多个 Krea 2 角色 LoRA，发现训练量越大并不等于相似度越高，小而干净的数据集往往效果更好。作者列出 8 条经验，包括数据集质量比规模更重要、面部覆盖之外还要有全身和不同角度、相似图片过多会让 LoRA 失去灵活性、最终 epoch 不一定最好，以及 Krea 2 可能在面部很准的同时让体型漂移。
选题角度：作者训练了 100+ 个 Krea 2 角色 LoRA，总结出数据集质量、面部覆盖、epoch 选择等 8 条经验，适合做角色 LoRA 训练避坑教程。
Hugging Face Blog精选AI 评分7474 作者用 ML Intern 两天做出 6 个模型，总花费约 103 美元
作者在 HuggingChat 中开启 ML-intern 模式，用提示词让智能体自动完成数据准备、训练、评测和发布，两天内做出 6 个模型，总计算花费约 103 美元。
选题角度：作者用 ML Intern 两天做出 6 个模型，含 0.8B 蒸馏、LoRA 训练和总花费约 103 美元的明细，适合按提示词结构做上手教程。
公众号 · 数字生命卡兹克精选AI 评分8585 OpenAI 发布 722 份数学手稿，声称攻克准黎曼猜想等 372 组成果
OpenAI 于 10 月 7 日在 GitHub 上线 openai/math 仓库，发布 722 份数学手稿、归为 372 个成果组，覆盖数论、代数几何、组合数学等方向，全部出自一个未公开的内部模型。
选题角度：OpenAI 在 GitHub 上线 722 份数学手稿、372 组成果，可梳理准黎曼猜想、矩阵乘法等具体结果，并对照数学家联名信争议。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Nemotron 微调后在 IOI 2026 与 IMO 2026 双双达到金牌水平
英伟达团队从 Nemotron 3 出发，用监督微调、强化学习和反馈驱动的推理流程，让 Nemotron 在 IOI 2026 与 IMO 2026 都达到金牌水平。
选题角度：原文公开了 SFT 与 RL 检查点、训练数据集和 NeMo-Skills 推理管线，适合按官方配方复现一次微调加生成验证的流程。
量子位精选AI 评分7878 OpenAI 公开 722 篇数学手稿，涉及准黎曼猜想与 BSD 猜想
OpenAI 公开了 722 篇数学手稿，归为 372 组结果，全部出自一个尚未发布的内部模型，论文、源码和部分 Lean 证明已上传 GitHub。手稿涉及准黎曼猜想、霍奇猜想、BSD 猜想、π 的无理性指数等，覆盖数论、代数几何等 17 个方向，OpenAI 称平均每项结果消耗算力约相当于 ChatGPT Pro 思考 3 小时。
选题角度：OpenAI 一次公开 722 篇数学手稿，覆盖准黎曼猜想、BSD 猜想等，适合梳理这批成果的目录与数学家顾问组的质疑。
X · OpenAI精选爆款AI 评分6060 OpenAI 发布由内部前沿模型产出的多项数学新结果
OpenAI 发布了一批由内部前沿模型产出的数学新结果。OpenAI 表示在发布方式上咨询了 Institute for Advanced Study 的独立数学与人工智能咨询小组，并参考了其建议和公开推荐。
选题角度：OpenAI 用内部前沿模型产出一批数学结果并公开，适合围绕模型做数学研究的可信度与发布方式展开讨论。
抖音 · 晓辉博士精选AI 评分5858 晓辉博士用AI分析6万字日记生成可视化洞察
晓辉博士把9月约6万字语音日记交给AI，生成可视化页面分析锻炼、注意力分布、情绪与身体能量变化。AI识别出跑步13次共36公里，并发现状态好坏与冥想直接相关，建议10月把冥想当作日常基础设施而非点状安排。作者分别用两个模型尝试，认为一个更简洁、可视化更清晰，并提醒涉及密码等隐私内容需做保密处理。
选题角度：作者把6万字日记交给AI生成可视化洞察，可拍成录屏演示文字转图表的完整流程与提示词思路。
抖音 · 杨博士说AI精选AI 评分5858 小米 MiMo v2.6 演示与 Code Midas 论文：用 GitHub 源码造 RL 训练环境
杨博士说AI 解读小米 MiMo v2.6 的 demo，覆盖 3D 开放世界搭建、Blender 文字生成汽车 3D 资产、仿真环境交互、computer use 做 PCB 电路板设计、金属有机框架材料设计与形式化数学证明等场景。
选题角度：博主逐条拆解小米 MiMo v2.6 的 demo 场景，并对照 Code Midas 与 Google Dream 两篇论文讲清不靠蒸馏的 RL 自进化思路，适合做技术解读。
Wes Roth精选AI 评分7474 Anthropic 智能体发现未知酶系统 ART
Anthropic 的智能体自主搜索约 21 小时后，帮助研究人员发现了一个此前未知的生物系统 ART，相关论文题为《Autonomous AI agents discover reverse transcriptases with tandem repeat arrays》。
选题角度：Anthropic 智能体自主搜索约 21 小时后发现未知酶系统 ART，适合梳理这次发现的经过与 ART 功能未知的悬念。
量子位精选AI 评分8383 小米 MiMo-V2.6 开源发布，6天RL训练烧掉350万美元拿下开源第一
小米发布 MiMo-V2.6-Pro 和 Flash，Pro 为1.02万亿参数、420亿激活，在 Artificial Analysis Intelligence Index 上拿到46分，位列开源第一。
选题角度：小米把6天RL训练直播全过程公开，可围绕350万美元账单和30个Step后的评测涨幅，讲清开源模型冲进第一梯队的成本账。