OpenAI关于纳维-斯托克斯方程的证明出现反转：数学家发现其实际方法并非此前认为的“西班牙路线”，而是另一种构造外力的方法。OpenAI自身也不清楚模型如何完成证明，发布时误称沿用西班牙路线。这显示AI已能产出连开发者都难以理解的数学证明，人类理解速度远落后于AI生成速度。

Galera集群的核心挑战不在复制库本身，而在于配置、运维和架构设计。

UniPat AI发布PaperBenchX基准，通过93篇真实论文复现任务评测AI科研能力。该基准覆盖12个学科、10种科学软件，要求Agent在隔离环境中重跑工作流，仅认可重新生成的证据。最强模型GPT-6 Astra的完整复现率仅13.98%，AI建模和执行得分约六成，验证仅42.8%，前期决策错误会导致后续计算失效。

特朗普签署行政令将AI改称SI（超级智能），并与六家AI巨头签署无约束力的自律协议，实质仍是放任不管。改名只是行为艺术，定义未变；协议缺乏审计和处罚机制。对比欧盟严格执法、中国弹性监管，中美不合作则AI治理难有实效。

苹果iPhone Duo量产初期组装良率仅六成多，或因结构公差问题延迟稳定。DeepSeek拟融资500亿元，押注华为训练芯片。Omdia预计今年全球手机出货量降12%，但均价升27%。OpenAI成立数学与AI顾问小组。国家网信办拟要求未满16周岁使用社交、游戏和AI服务强制进入未成年人模式。小米开源MiMo-V2.6，Grok 4.7发布，vivo X500系列5499元起售。

华为团队提出NetCanvas，通过可交互视觉拓扑为AI Agent提供外部工作记忆，解决纯文本模型在复杂网络排障中的拓扑失忆问题。Agent可边查边长动态拓扑图，并按网工习惯布局。在CTBench上，任务通过率从30.3%升至54.5%，复杂子任务从约10%升至约90%，Token成本最高降低45%。

OpenAI称其AI用88小时攻克纳维-斯托克斯方程，随后25位菲尔兹奖得主联名警告AI与数学界存在严重错位。数学家担忧AI跳过理解、检验与传承过程，使数学丧失本质。陶哲轩指出，AI公司只关心解题与宣传，不参与知识消化，好问题将比好答案更稀缺，代际传递链条或断裂。

OpenAI称其内部AI系统给出了Navier-Stokes方程的反例，并附有Lean形式化证明，但克雷研究所仍将该问题标为未解决。文章指出，AI进入前沿数学后，关键不再是生成候选证明，而是建立公开、可信、可复核的验证链；形式化通过不等于原问题获证，仍需同行独立检查。

《纽约时报》披露OpenAI与数学家Buckmaster的冲突细节。OpenAI称用户数据未影响模型，并否认威胁。争议焦点是OpenAI不愿让Anthropic员工Alpöge在论文中署名。随后OpenAI宣布继纳维-斯托克斯方程后再攻千禧年难题，传闻指向霍奇猜想，被质疑用上万Agent刷题。

OpenAI宣称其内部AI系统在约1万个Agent协作下，耗时88小时解决了纳维-斯托克斯方程的存在性与光滑性问题，并通过Lean形式化验证。若获认可，这标志着AI开始参与解决顶尖数学难题。然而，纽约大学专家Tristan Buckmaster质疑其研究优先权，称其团队早前已取得相关突破，引发学术争议。

GPT-6 Astra在FrontierMath-Erdos测试中仅解决68道埃尔德什开放问题中的2道，成功率3%，成本超22万美元。对比其FrontierMath Tier 4的98分，凸显AI在“解已知题”与“发现新问题”间的巨大差距。测试采用Lean形式化验证，确保结果可靠，但63道题仍无解，显示AI数学发现能力有限且成本高昂。

Kimi平台展示AI代理构建应用的新模式：将持久状态与临时计算分离，以解决海量闲置租户的成本问题。通过共享对象存储和虚拟隔离层，数据库按需秒级启动，代理工作区状态独立保存。核心是让成本随实际工作量而非创建量增长，避免闲置成本陷阱，这是代理时代基础设施的关键挑战。

英伟达据报将以129亿美元收购AI模型平台Hugging Face，旨在掌控开发者寻找和运行开源模型的关键入口。该平台以硬件中立著称，支持AMD、英特尔等芯片，收购后可能偏向英伟达硬件，削弱其开放性。此举意在对抗客户自研芯片趋势，巩固AI生态地位，但面临社区价值受损风险。

Stigmergy是一个团队知识管理系统，基于Karpathy的“单人wiki”理念，利用AI图书管理员自动归档团队捕获的内容（如Slack反应、Agent输出）为Wiki页面。系统通过不可变证据链、矛盾标记和可见性策略确保可信度，支持多人多AI并发写入，无需审批。部署简单，测试覆盖1100多个，但存在扩展性和生产环境适应性的未解问题。

即构推出智能双录解决方案，针对金融行业传统双录人工质检成本高、通过率低、弱网质量差等痛点，通过AI实时质检、4K音画、弱网抗性及三级质检闭环，将一次通过率从50%提升至90%以上，并支持灵活部署与信创适配，已服务200多家金融客户。

招商局狮子山人工智能实验室在2026世界机器人大会上展示柔性衣物自主折叠方案，并获ICRA 2026 LeHome Challenge全球第一。团队自研LiOS端云协同基础设施，解决仿真与真机虚实迁移难题，实现多类衣物折叠和大形变整理，推动具身智能从实验室走向真实场景。