Keep发布运动健康大模型评测基准MoveBench
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Keep公开运动健康大模型评测题库，启动专家招募
火星财经消息 10月28日，Keep团队在arXiv平台公开运动健康大模型评测基准MoveBench的预印本论文，同时开源首批80道中文题目及评测工具，启动“MoveBench运动健康专家团”公开招募。开发者可通过GitHub获取题目及评测工具，提交答案和模型配置；维护者运行云端评分程序、审核逐题评分证据后，更新公开榜单。（广角观察）
OpenAI据悉计划采购谷歌AI芯片，进一步降低对英伟达的依赖
10月27日，OpenAI据悉正计划采购谷歌自主研发的人工智能芯片，以扩大算力规模并实现芯片供应来源多元化。此次潜在交易涉及谷歌张量处理单元（TPU），但双方尚未确定最终协议条款。随着AI模型训练和推理需求持续增长，OpenAI正在寻求英伟达GPU之外的算力来源，同时与博通合作开发代号为“Jalapeno”的自研AI芯片，进一步完善其算力供应体系。（新浪财经）
OpenAI 计划购买谷歌 AI 芯片
火星财经消息，据 The Information 报道，OpenAI 计划购买谷歌的人工智能芯片。
OpenAI正与Abilene合作开发另一款尚未发布的模型
Odaily星球日报讯 Crusoe 首席执行官透露，OpenAI 正与 Abilene 合作开发另一款尚未发布的模型，新模型旨在解决数学问题，OpenAI 的 Astra 模型在 Abilene 使用 GPU 生成。
OpenAI宣布证伪计算机领域沿用二十多年的重要理论「指数时间假设ETH」
火星财经消息，10 月 27 日，OpenAI 日前宣布，其 AI 模型「破解」了 ETH——这一消息迅速在科技圈和加密圈引发热议。但需要特别说明的是，这里的 ETH 并非加密货币领域广为人知的以太坊（Ethereum），而是计算机科学中一个存在了二十多年的重要猜想：指数时间假设（Exponential Time Hypothesis，简称 ETH）。 指数时间假设的核心问题是：那些看起来「特别难算」的问题，到底有多难？ 以部分人听说过的「SAT 问题」（布尔可满足性问题）为例，它是在问：给你一堆逻辑条件，能不能找到一种赋值让所有条件同时成立？当问题规模变大时，目前已知最好的办法基本上只能挨个尝试可能的答案，时间开销会随着规模呈指数级增长——也就是常说的「指数时间」。ETH 进一步断言，这类问题本质上就无法被大幅加速，不存在真正意义上的「亚指数时间」高效算法。 这个假设自 1999 年被提出以来，一直是理论计算机科学的重要基石。成百上千篇论文都基于它来证明「某某问题很难」「某某算法已经接近最优」。如果 ETH 被推翻，就意味着很多我们以为「几乎不可能更快」的问题，理论上或许存在更好的解法。 OpenAI 此次声称，其模型找到了一个确定性算法，能在亚指数时间内精确统计 k-SAT 问题的解的数量，并用 Lean 进行了形式化验证。如果这一结果最终经得起专家审查，它将直接动摇指数时间假设。
OpenAI 宣布 AI 取得三项科学突破
ChainCatcher 消息，据金十数据，OpenAI 宣布其 AI 模型在数学、计算机科学和物理学领域取得三项突破，展现出 AI 独立发现并证明复杂科学理论的能力，而不只是回答问题或辅助研究。数学方面，AI 证明了适用于所有维度的局部平滑猜想，并由此解决 Kakeya 猜想和 Stein 限制猜想。计算机科学方面，AI 推翻了长期被广泛接受的指数时间假设，意味着未来可能找到速度更快的算法。物理学方面，AI 提出量子色动力学及杨–米尔斯理论的严格数学存在性证明，涉及世界七大千禧年数学难题之一。OpenAI 表示，数学和计算机科学成果已通过 Lean 数学验证工具进行形式化验证，并公开证明材料；物理学成果正由诺贝尔物理学奖得主等专家参与审查。相关成果仍需学术界进一步独立确认。