研究论文

Runway Research 提出通用世界模型长期研究计划

Runway Research 提出「通用世界模型」长期研究计划，目标是构建能理解视觉世界及其动态的 AI 系统。文章指出当前世界模型研究局限于游戏等玩具模拟环境或驾驶等狭窄场景，而通用世界模型需模拟真实世界的广泛情境与交互。Runway 将 Gen-2 等视频生成系统视为通用世界模型的早期有限形态，并列出环境一致性地图、导航交互、人类行为建模等开放挑战，同

Nature：AI重生到1900，能否抢先爱因斯坦提出光量子

Nature 报道了诺奖得主、Google DeepMind 联合创始人哈萨比斯提出的「爱因斯坦测试」：若只给 AI 1911 年前的知识，它能否自行提出相对论。独立研究者 Michael Hla 用 Karpathy 的 nanochat 框架从零训练了 33 亿参数的 GPT-1900，预训练语料约 220 亿 token 的 1900 年前书籍报纸，并

陶哲轩代表SAIR基金会启动开放数学模型计划

菲尔兹奖得主陶哲轩代表非营利机构 SAIR Foundation 于 2026 年 9 月 18 日宣布启动「开放数学模型计划」，联合学术界与产业界为数学及科学研究构建开放权重模型与开源工具。计划首阶段聚焦理解论证、核对文献、形式化证明等日常科研场景，以开放权重、可复现评测与社区治理为原则，并即日起征集资金、算力、专业经验与社区建设方面的合作伙伴。SAIR

Anthropic 确认运营湿实验室，用 AI 做生物实验

Anthropic 向 TechCrunch 确认其在湾区运营一个湿生物学实验室，用自家 AI 模型进行真实生物实验，主要聚焦基础生物学而非药物发现。公司此前收购了 stealth AI 生物技术公司 Coefficient Bio，并推出生命科学验证计划，让受审核的生物研究者使用其最强模型。此举与 CEO Dario Amodei 等人关于 AI 生物风险

42位顶尖数学家警告AI生存风险真实且紧迫

42位顶尖数学家联名致信英国皇家学会主席，警告先进AI带来的生存风险真实且紧迫，呼吁英国科学院向政府和媒体发出警报。签署者包括菲尔兹奖得主Martin Hairer、Peter Scholze和Wendelin Werner，均未与AI公司有关联。信中称OpenAI和Anthropic的模型已在三个月内解决开放研究问题，包括一个千禧年难题，并警告其在网络安全

阿里达摩院通用医疗影像AI模型RADAR登上Science

阿里达摩院联合浙大一院等机构研发的通用医疗影像AI模型DAMO RADAR登上Science，该模型可一次性识别腹部18种解剖结构的146种疾病，在近3.9万例内部队列中平均AUC达0.913，外部8家医院2.4万例验证AUC为0.895。人机对比中RADAR准确率超过26名放射科医生中的23名，医生在AI辅助下读片敏感度提升约10%、阅片时间减少30%以上

前OpenAI后训练VP回应陶哲轩：AI或能成为数学研究伙伴

前OpenAI后训练VP Liam Fedus回应陶哲轩等25位菲尔兹奖得主联署的《人工智能在数学中的严重错位》声明，认同数学不能只剩答案，但认为不应以当前AI能力边界框定未来，未来AI可提出洞见并建立新概念框架。文章梳理了AI从IMO竞赛数学到挑战Erdős猜想、Navier-Stokes方程奇点等开放问题的进展，以及由此引发的署名与优先权争议，并引述AM

Richard Socher 谈 Recursive：用 AI 自动化 AI 研究

Richard Socher 在 Latent Space 播客中介绍其新公司 Recursive，该公司已筹集 46.5 亿美元种子轮，目标是构建可自动化 AI 研究本身的「Eureka Machine」。他声称 Recursive 的 AI 研究系统在不到两天内于优化任务上超越人类及其智能体，并在 NVIDIA GPU 内核优化中无需 CUDA 专家团队

克雷数学研究所称纳维-斯托克斯千禧年难题“显然已被解决”

克雷数学研究所（CMI）就千禧年大奖难题之一的纳维-斯托克斯问题发表声明，称该问题“显然已被解决”，解决方案目前正在审查中。数学家 Tristan Buckmaster 指控 OpenAI 在有关其研究的传闻泄露后，将资源转向该问题，将其草稿用于训练数据，并拒绝其合著者、就职于 Anthropic 的 Levent Alpöge 署名。CMI 表示审查过程刻

Orchestra：基于多源佐证的调控候选发现 MCP 智能体

该论文提出 Orchestra，将两个独立构建的生物信息学 MCP 服务器 RegNetAgents（推断调控网络拓扑）与 CASCADE（提供 LINCS 敲低、DepMap 必需性、超级增强子、DoRothEA 等独立实验证据）组合为基于 LangGraph 的多智能体工作流，并通过 MCP 协议暴露。核心主张是：要求网络拓扑证据与独立实验证据在候选调控

CosmosMind发布MetaRSI-v1：统一RSI的元递归架构

CosmosMind联合斯坦福、伯克利、MIT、清华、北大等十余家高校发布MetaRSI-v1，称其为全球首个统一Model-RSI、Data-RSI、Harness-RSI的元递归架构，可改进自我改进过程本身。在无外部教师模型参与下，30亿激活参数小模型在四项基准平均自我提升10.9分，GPT-5.6、Claude Opus 5等六款前沿模型平均提升7.3

OpenAI 称 88 小时解出千禧年难题，数学界不安

OpenAI 声称用约 1 万个智能体、数千万美元算力和 88 小时解决了千禧年难题中的纳维-斯托克斯问题，引发数学界不安。NYU 教授 Tristan Buckmaster 指控 OpenAI 曾以「无限算力」和论文唯一署名权为条件，要求他抛弃与 Anthropic 研究员 Levent Alpöge 的合作，并质疑其 Codex 使用数据可能被用于训练。

另有 1 家信源报道

25位菲尔兹奖得主警告AI正让数学界变笨

25位菲尔兹奖得主发表联合声明，警告AI行业的目标与数学学科的目标「严重错位」。他们认为，用AI大规模生产已解出的问题会破坏数学真正的目标——概念性理解，并引发署名与抄袭等严重问题。声明还指出，这一威胁不仅限于数学，而是对所有智力工作的普遍威胁，最终影响取决于掌控这项技术的人类如何决策。

外滩大会论坛：AI能否自主做研究，专家探讨AI4S路径

2026 Inclusion·外滩大会举办“AI4S：当AI学会研究，技术会实现自主进化么”见解论坛，汪军、张统一、谢志、秦刚、张书铭、杨孟洋、杨灵等学者与产业界嘉宾围绕AI参与科学研究的路径展开讨论。议题涵盖自主研究系统的学习与进化、科学数据生产、AI药物设计、材料研发闭环以及递归自我改进与发现智能。嘉宾普遍认为，打通数字与物理世界闭环、夯实数据源、结合真

Gradland：用梯度与矩阵刻画多维现象体验

这篇 arXiv 论文提出「Gradland」框架，主张用微分、矩阵乘法与对角化等应用数学工具来研究现象体验（phenomenal experience）如何「联结」在一起。作者提出「假设 G」：物质的一阶结构刻画了心智的结构，并引入「透明性」与「内聚性」两个概念来量化体验。该方法源自作者与 Tononi 共同开发的整合信息论 v2，但改用梯度与矩阵而非信息

OpenAI 用万个 Agent 攻克 Navier-Stokes 奇点构造？

OpenAI 公布针对 Navier-Stokes 千禧年问题的有限时间奇点构造：一个仍在训练的内部模型配合约 1 万个 Agent 搜索约 88 小时，随后用 Lean 完成形式化，声称在光滑外力和有限动能条件下可使三维流体演化到局部速度无界。文章指出人类数学家（如 Tristan Buckmaster）贡献了核心破局思路，AI 主要负责高维非凸约束的并行

普林斯顿王梦迪：AI自主发现不只需模型更大

普林斯顿大学人工智能创新中心主任王梦迪在2026外滩大会主论坛上指出，大模型虽掌握大量人类知识，但在科学发现上仍存在明显局限，倾向于高估最常见情况、低估长尾分布。她与谢宇合作的大模型"模拟人生"实验显示，模型在结婚年龄、职业、性别等问题上明显低估少数情况。她认为AI在数学、Coding领域进展迅速是因为有明确验证器，而物理、化学、生物等基础科学缺乏这种验证机

OpenAI千年难题争议引发对AI实验室信任的质疑

数学家Tristan Buckmaster指控OpenAI在纳维-斯托克斯方程千年难题研究中存在学术不端，包括使用其草稿、施压及排斥其在Anthropic工作的合著者。OpenAI CEO Sam Altman和研究员Sébastien Bubeck否认抄袭指控，但承认在听闻Anthropic可能解决该问题后专门训练了模型。数学家陶哲轩警告，科技公司可能仅凭

OpenAI 称 AI 用 1 万智能体 88 小时解决纳维-斯托克斯难题

OpenAI 关联账号宣称，其 AI 系统在约 1 万个智能体协作下，于 88 小时内解决了纳维-斯托克斯千年难题中的有限时间奇点问题，耗资超 4000 万美元，涉及 1300 亿 token。该方法基于多智能体强化学习和并行测试时计算，但未提供定理陈述或证明细节，数学界尚未验证。该事件引发关于 AI 研究能力与计算规模的热议。

OpenAI 数学突破引发争议：AI 与人类数学家的未来

OpenAI 宣布其智能体解决了千禧年大奖难题之一的纳维-斯托克斯存在性与光滑性问题，但该成果因被指控使用了 NYU 数学家 Tristan Buckmaster 和 Anthropic 员工 Levent Alpöge 的未署名工作而陷入争议。OpenAI 否认了这些指控，但事件凸显了前沿 AI 公司在数学研究中的角色以及学术合作规范的挑战。

另有 1 家信源报道