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**GPT-5.4 Pro 帮人类推进 60 年未解 Erdős 难题：
GPT-5.4 Pro 帮人类推进 60 年未解 Erdős 难题：AI 从“答案机”升级为研究搭档 一个困扰数学界 60 年的问题，被一个 23 岁的年轻人用一次 GPT-5.4 Pro 提示，在大约 80 分钟内推进了关键一步。这听起来像科幻，但它真实发生了，而且最震撼的不是“AI 解决了难题”
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**一个普通人的单次提示，80分钟破解60年数学难题：GPT-5.4 Pro 如何重塑研究门槛**
一个普通人的单次提示，80分钟破解60年数学难题：GPT-5.4 Pro 如何重塑研究门槛 想象一下：你23岁，没有专业数学训练背景，只是对数论有点业余兴趣。面对一个困扰了埃尔德什（Paul Erdős）、Sárközy和Szemerédi等顶级数学家近60年的难题，你只输入了一个提示词。80分钟后
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十年后回到韩国：DeepMind这次合作，为什么比“纪念AlphaGo”更重要
十年后回到韩国：DeepMind这次合作，为什么比“纪念AlphaGo”更重要 2016年，AlphaGo 和李世石的五番棋，把很多人第一次从“AI很厉害”变成了“AI真的要改写现实了”。那一刻的震撼，不只是因为机器赢了一盘棋，而是因为它以一种人人看得懂的方式，越过了人类最擅长的智力游戏之一。 十年
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试了4种写法之后，我终于让AI停止甩锅，开始真正做判断
试了4种写法之后，我终于让AI停止甩锅，开始真正做判断 你有没有遇到过这种情况： 问AI"这两个方案哪个更好"，结果收到一篇结构工整、逻辑清晰、两边都夸、最后一句"您可以根据实际情况综合考量"的废话？ 你盯着屏幕，心里默默翻了个白眼——我就是因为不知道怎么选才来问你的啊。 这不是模型变蠢了，也不是你
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看懂那篇写 Altman 的长调查，你就能看懂 ChatGPT 为什么越来越像“入口”
看懂那篇写 Altman 的长调查，你就能看懂 ChatGPT 为什么越来越像“入口” 很多人读完 New Yorker 那篇关于 Sam Altman 的长文，第一反应是：原来 OpenAI 内部这么复杂。 但如果只把它当成“名人八卦”，就看浅了。 这篇文章真正值得读的地方，不在于 Altman
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OpenAI 安全研究员为什么总在离开？这不是八卦，而是 AI 行业最难的一道题
OpenAI 安全研究员为什么总在离开？这不是八卦，而是 AI 行业最难的一道题 当一家最受关注的 AI 公司里，负责“看住风险”的人开始频繁离开，外界当然会紧张。 因为安全研究员不是“写文档的人”，更像是大模型世界里的消防员、审计员和刹车系统：他们要评估模型会不会泄露危险能力，检查对齐是否失效，判
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Andrew Ng 说的"AI原生团队"，你真的理解了吗？3个习惯让独立开发者今天就能改变
Andrew Ng 说的"AI原生团队"，你真的理解了吗？3个习惯让独立开发者今天就能改变 你有没有这种感觉—— 用了AI之后，代码写得更快了，但总觉得自己越来越像一个复制粘贴机器，而不是一个真正在思考的开发者？每天打开编辑器，先问问Claude，再问问GPT，把生成的代码拼在一起，调试一下，跑通了
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马斯克和 OpenAI 的官司，第一周真正撕开的不是恩怨，是 AI 公司“长大后要不要变现”
马斯克和 OpenAI 的官司，第一周真正撕开的不是恩怨，是 AI 公司“长大后要不要变现” 如果你把这场官司只看成“马斯克和奥特曼谁更讨厌谁”，那就太可惜了。 因为第一周庭审真正摆到台面上的问题，不是八卦，而是一个更尖锐的行业命题：一家最初号称“为了全人类”的 AI 组织，长大以后，能不能顺理成章
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OpenAI 与微软更新合作关系后，普通人用 AI 的规则变了什么？
OpenAI 与微软更新合作关系后，普通人用 AI 的规则变了什么？ 如果你平时只是“打开 ChatGPT 问两句”，这条新闻看起来像是巨头之间的公关表态；但如果你真的在用 AI 写文案、做产品、接接口，或者给团队选工具，就会发现它其实在改三件很现实的事：入口会怎么分、模型会先在哪儿上线、你以后到底
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AlphaGo 十年后，DeepMind 押注的不是一个模型，而是 AI 的三条主线
AlphaGo 十年后，DeepMind 押注的不是一个模型，而是 AI 的三条主线 如果十年前的 AlphaGo 让很多人第一次意识到“机器原来真的能赢人”，那今天的 DeepMind 已经在回答另一个更大的问题：AI 到底要怎么从一个惊艳的演示，变成能推理、能发现、还能进入现实世界的系统？ 这也
