🧠 模型發佈/更新
1. OpenAI 發佈 ChatGPT Images 2.5 圖像模型
OpenAI 發佈 ChatGPT Images 2.5 圖像模型，生成延遲比 Images 2.0 降低最多 50%，細節、編輯精度、參考照片保真度和多輪編輯一致性均有提升。
TIP來源：OpenAI：官網動態
🚀 產品發佈/更新
1. Runway 發佈 Adobe 插件，可在 Premiere Pro 和 After Effects 內直接生成與編輯
Runway 發佈 Runway Plugins，新面板可直接嵌入 Premiere Pro 和 After Effects，在時間線內生成圖像和視頻、重繪片段並放置結果。Edit Studio 可基於已有片段用 Aleph 2 按原始時長重新渲染，插件免費下載（macOS 和 Windows），生成功能面向所有付費計劃並消耗現有額度。
TIP來源：Runway：News（網頁）
2. OpenAI 向 Plus、Pro、Business 和 Enterprise 用戶全面推送 Astra
OpenAI 宣佈 Astra 已全面推送給 Codex 和 ChatGPT Work 中的 Plus、Pro、Business 和 Enterprise 用戶。用戶可以直接使用，並可通過 openai.com/gpt-tv/ 觀看 Astra 的實機演示。
TIP來源：X：OpenAI (@OpenAI)
🏛️ 行業動態
1. NYU 數學家指控 OpenAI 在千禧年難題競賽中不正當競爭，Bubeck 否認
NYU 數學教授 Tristan Buckmaster 與 Anthropic 數學家 Levent Alpöge 公佈針對 Navier-Stokes 存在與光滑性這一千禧年難題的三項證明初步結果，並稱其研究進展信息被洩露給 OpenAI，對方隨後用大量算力沿其獨特路線追趕證明。
TIP來源：TechCrunch：AI
2. Mistral 完成 30 億歐元 D 輪融資，估值超 210 億歐元
Mistral 宣佈完成 30 億歐元 D 輪融資，投後估值超過 210 億歐元，公司稱這是歐洲科技公司有史以來最大的股權融資，距其成立三年。
TIP來源：Mistral AI：News（網頁）
📄 論文研究
1. OpenAI 宣佈以內部 AI 系統給出 Navier–Stokes 千禧年問題解答
OpenAI 宣佈其內部 AI 系統給出 Navier–Stokes 存在與光滑性問題的解答，證明初始光滑的流體可在有限時間內形成奇點，並附證明文稿與 Lean 形式化驗證。
TIP來源：OpenAI：官網動態
2. Dwarkesh Patel 研究：預訓練進步主要來自數據改進
Dwarkesh Patel 發佈實驗分析，在最高 1e19 FLOPs 的算力預算下訓練 2019 至 2025 年各年度代表性模型配方與數據語料，發現數據改進帶來 12.0x 算力效率提升，模型改進為 3.7x，數據貢獻約為模型的 3.24 倍。
TIP來源：Dwarkesh Patel：Podcast & Blog
💡 技巧與觀點
1. 數學家巴克馬斯特宣佈多項方程 blowup 結果並公開與 OpenAI 溝通經過
特里斯坦·巴克馬斯特（Tristan Buckmaster）與 Levent Alpöge 公開三項有限時間 blowup 結果，涵蓋帶光滑強迫的不可壓縮多孔介質方程。
TIP來源：Hacker News 熱門（buzzing.cc 中文翻譯）
2. Noam Brown 評 OpenAI 用智能體求解 Navier-Stokes 千禧年難題：成本會快速下降
Noam Brown 就 OpenAI 宣佈以智能體組合求解 Navier-Stokes 千禧年大獎難題發表看法，承認這次證明花費數百萬美元，但認為成本會快速下降。
TIP來源：X：Noam Brown (@polynoamial)
3. GPT-6 Astra操控Blender保姆級教程：三種玩法與踩坑實錄
作者數字生命卡茲克發佈GPT-6 Astra操控Blender的小白教程，介紹前期安裝、官方MCP與Computer Use插件配置，並實測三種玩法。Computer Use花約4小時搭出天壇祈年殿，但耗掉200美刀Pro會員近半額度；MCP更快，可完成摩托車建模與組裝動畫，但複雜任務會單次運行超時，可拆分步驟或用CLI執行Python腳本解決。
TIP來源：公眾號：數字生命卡茲克
4. Sam Altman 回應與 Anthropic 研究員的 Navier-Stokes 證明發布爭議
Sam Altman 發文回應與 Anthropic 一方圍繞 Euler/Navier-Stokes 證明發布的爭議，稱對方只有 Euler 結果、雙方協調失敗，並稱對方以抄襲指控相威脅。
TIP來源：X：Sam Altman (@sama)
5. Anthropic 講解用 Claude Platform 降低成本並提升性能的三個方法
Anthropic 團隊文章指出，優化 prompt cache 命中率、清除升級到前沿 Claude 模型後的提示詞反模式、校準 effort 三個手段可在不犧牲性能的情況下降低成本。
TIP來源：X：Claude Devs (@ClaudeDevs)
6. Tom Tunguz 分析 OpenAI 的 3x AI 生產力增益是否只是機器不睡覺
Tom Tunguz 引用 OpenAI 內部數據，分析其 3x 研究生產力增益的來源：每名研究員 8 小時班次對應 3.14 個 agent 工作日，通常並行運行 4 個 agent。
TIP來源：Tomer Tunguz 博客（VC 分析）
