【AI科技速览】-2026-10-10

第一条——OpenAI把数学成果一次性摆到桌面上。北京时间10月7日OpenAI在GitHub上线openai/math仓库，发布722份手稿、372个结果族，涉及数百个长期悬而未决的开放问题。这跟去年那些数学新闻有什么不同？去年是"AI解了个难题"的零散新闻，这次是一次性公开成体系。覆盖方向包括希尔伯特第十问题的理性版本、准黎曼假设、柯西常数无理、以及黎曼zeta函数零分布的无零区域等。官方说绝大多数结果走同一个固定流程，用尚未对外发布的OpenAI内部模型生成，平均每个结果耗费三小时ChatGPT Pro思考计算。平均三小时是什么意思？就是模型在后台做深度推理的时间，不是人写论文的时间。

每份结果评估过程中模型被提出约四千个问题，最后汇总成结果族和论文，设定显著性水平后形成目录。162份论文有Lean形式化验证，有用户把2924个模块编译零错误通过，这是可信度最高的那一批。AGM这个咨询组怎么评价？普林斯顿高等研究院的数学与AI咨询小组AGMAI说明，这只是人类理解并把这些工作纳入数学知识体系的开始，不是结束。他们特意强调自己不代表整个数学界，只有数学界能做必要评估。逻辑家Jeremy Avigad的说法更尖锐：一旦一个结果可以被AI一次性发布，它就不再稀缺，数学的"可发表性"边界正在被重新定义。那加密圈为什么突然"风声鹤唳"？

以太坊研究员Justin Drake在X上喊了"地堡模式"。他的逻辑是，加密货币钱包靠公钥和私钥对安全，公钥推私钥理论上几乎不可能，但先进AI可能发现捷径，让椭圆曲线签名在数月内而非数年后变得不安全。他没说漏洞已经出现，是提醒业界提前迁移到未暴露公钥的新地址。这条线放大看是什么？这是AI能力从"写代码、做数学"外溢到"改写密码学安全假设"的信号。一边数学界在消化一个4000题目录，一边安全圈在预演最坏情形。OpenAI这次发布遵循了AGMAI的规范、发布了生成细节和推理过程，本质上是在给整个AI for Science流程做可复现样板，争议会在验证端发酵，但方向已经不可逆。

第二条——谷歌悄悄把免费Gemini"削薄"了。10月9日起，没有订阅谷歌AI的个人账号，只能用Gemini Flash-Lite，更快的Flash和更强的Pro全部移入付费。对普通用户意味着什么？日常问答、改写、简单总结基本不受影响，Flash-Lite够这些用。但复杂推理、长文档、编码这些原本免费能做重活的场景，天花板现在由你的订阅档位决定，而不是配额决定。这跟之前五月的用量限制有什么差别？机制不同。五月的限制是"用多少算"，模型还是够你选；这次是"你能选哪个模型"，免费用户调试一个Pro才能搞定的问题，现在可能直接掉到Flash-Lite或找不到答案。AI Plus和更高档呢？

AI Plus保留Flash-Lite和Flash，但失去Pro；AI Pro和Ultra保留全部三档，另外AI Pro新增Deep Think最大并行推理模式。谷歌用定价阶梯把消费者AI分成清晰的档，同周OpenAI、Anthropic、微软都在推产品变化，行业定价权正在重新定价。这是不是定价权的测试？是。谷歌赌的是，足够多免费用户在编码、推理、长文档上撞能力墙，就会转化付费。它也给自己更高档加了一个新卖点Deep Think，把"阶梯"做成"台阶"。对竞品这是直接信号：免费档要变薄了，转化窗口就来了。第三条——微软把"决策"做成一个独立产品。

10月10日前后微软发布Microsoft-Decision-1，专用AI模型，专为结构化决策任务设计。什么叫结构化决策任务？就是"从预设选项里选一个最优解，并给概率评分"。典型场景是路由分发、内容分类、任务优先级排序、审核决策，不是写长文、不是做开放式创作。性能数据呢？内部测试显示运行速度是GPT-6 Sol的35倍，输入成本仅0.042美元每百万Token，输出免费。这比OpenAI自己的Decision API还要快、还便宜，本质是"小模型做分类"的极致。这个速度对什么场景最关键？高并发低延迟。

比如每个请求都要毫秒级返回分类结果，或者一百万次调用只花几块钱，OpenAI的Decision API是 Responses API的十分之一速度，Microsoft-Decision-1还要再快几个数量级，成本也压到地板。那模型厂商怎么应对？这是"决策层"赛道。前面OpenAI做Decision API，微软做Microsoft-Decision-1，还有TypeSafe的Jev，三家都在同一个方向：放弃长文本生成，专注"是/否、分类、打分"的最小决策单元。谁把决策层做得又快又便宜，谁就拿到智能体底下那层路由权。对普通用户有什么感觉？你感觉不到...