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财联社10月9日讯（编辑 潇湘）OpenAI本周一次性公开数百项AI数学成果的劲爆消息，不仅惊动了全球数学界，也令加密货币行业一时间“风声鹤唳”…… 当地时间本周三，OpenAI在GitHub平台上发布一批由内部未发布的前沿模型生成的数学研究成果，总计722份手稿，覆盖数论、代数几何以及其他领域的377项数学成果，涉及数百个长期悬而未决的数学开放问题。其中更是不乏米尔恩理性猜想与代数特化、准黎曼假设、希尔伯特第十问题等重要数学方向。 罗格斯大学数学教授Alex Kontorovich在X上谈到黎曼猜想相关结果时写道，“如果这是人类做出来的，那会立刻拿到菲尔兹奖，毫无疑问。” 在目瞪口呆的数学专家开始消化这些结果之际，部分币圈大佬则陷入了焦虑之中。 币圈呼吁进入“地堡模式” 加密圈的恐慌始于周三。当时，区块链平台以太坊的研究员Justin Drake在社交平台X上表示，持有数字货币的人应该做好进入“地堡模式”(bunker mode)的准备，将资金转移到新的钱包地址。 Drake援引了OpenAI模型在解决被认为不可能攻克的数学难题方面展现出的能力。他表示，黑客未来或许可以利用这一进展，

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财联社10月9日讯（编辑 牛占林）美股周四盘中，在市场进一步获悉OpenAI的营收情况后，英伟达、甲骨文、美光科技、闪迪、CoreWeave以及其他AI相关股票纷纷走低，纳指跌幅扩大至1.5%。 据悉，OpenAI近日向投资者披露，截至9月底，公司年化营收规模约为500亿美元，低于上月底市场广泛报道的700亿美元。 显然，这一差距可能削弱市场对AI需求增长的乐观预期，因此导致了AI概念股的下跌。分析师表示，如果OpenAI这样的头部AI公司实际收入规模没有此前市场认为的那么大，那么英伟达、甲骨文、CoreWeave等公司未来投入数千亿美元建设AI基础设施的需求，是否真的能持续？ 不过，知情人士表示，营收差异源于投资者试图将OpenAI与竞争对手Anthropic的年化营收进行直接比较，但两家公司采用不同统计口径：Anthropic将通过AWS、谷歌云等云合作伙伴产生的销售收入计入营收，而OpenAI并未采用这一方式。 OpenAI在一份面向投资者的演示材料中披露了最新财务情况。除约500亿美元的年化营收外，OpenAI还强调，公司第三季度整体营收运行率增长77%，其中企业业务的营收运行

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认”，只要一家认证成功，AMP成员都会认可，各方原有的验证和风控流程照旧运行，实现“一次接入、多方通用”。这也是全球首个卡组织与电子钱包之间的智能体身份互认机制。 另外，此前商家想接入AI购物，就得逐一去对接各大支付工具，一旦用户常用的AI购物软件与支付方式不匹配，就无法使用智能体支付。 但是，AMP从设计之初就是开源协议，不绑定任何单一模型，且最大程度兼容其他协议。首批接入的10家电子钱包中，包括中国内地支付宝、中国香港AlipayHK、印度尼西亚DANA、韩国KakaoPay等亚洲主流钱包，收单机构则囊括荷兰Adyen、英国Checkout.com等全球第一梯队。 这也意味着，今后哪怕是微信支付、京东支付、抖音支付等其他支付工具，只要接受AMP开源协议，商家只要接入一次，无需重复对接，就能覆盖更广的用户和地区。 全球多个电子钱包的CEO组团来华，用自家电子钱包游中国。 更关键的是，在词元经济中，每次调用词元的价格并不固定，部分单价极其微小，超出了传统银行卡和电子钱包的结算范围。“AMP的结算精度最小可处理至0.000001美元，使每一次词元调用都可记录、可追溯。”杨江明说。 此外，

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事调整，这些举动似乎是在为公司接受公开市场检验做准备。 今年5月，Lambda任命资深企业高管Michel Combes接替公司联合创始人Stephen Balaban出任首席执行官，Balaban则转任首席技术官(CTO)。 Lambda是近年来快速涌现的一批“新云”公司之一。所谓新云，是指一类数字基础设施企业，它们购买用于训练和运行大型语言模型的GPU及其他定制芯片，然后将这些算力资源出租给需要计算能力来开发或运行AI工具的客户。 2025年2月，英伟达参与了Lambda规模达4.8亿美元的D轮融资。Lambda最近一轮融资于去年11月完成，由投资者Mark Walter和Thomas Tull旗下的TWG Capital领投，融资规模为15亿美元。根据公司公告以及风险投资平台Forge Global对其估值的测算，当时Lambda的投后估值为59亿美元。 Lambda由双胞胎兄弟Stephen Balaban和Michael Balaban于2012年创立，两人均为密歇根大学计算机科学专业毕业生。长期以来，Lambda一直将自己定位为一家由工程师运营、并且深谙AI技术的云计算公司

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——自其 2025 年融资轮以来已大幅攀升——可能严重依赖于 Anthropic 持续付款的能力。尽管如此，由于可靠的 GPU 算力如此稀缺，投资者显然仍愿意押注于提供这种算力的公司，尤其是那些与大型 AI 实验室签有大额合同的公司。 对于像 Lambda 这样的新型云服务商来说，需求并不是问题所在，问题在于满足需求的成本。数据中心的建设主要依靠债务融资——Lambda 上周刚刚又筹集了 10 亿美元债务——而贷款机构在向谁提供资金以及在何种条件下提供资金方面正变得越来越挑剔。Lambda 现在决定筹集更多资金，不仅为其 IPO 定价定下基调，也使其在公开市场的审视到来之前能够获得更多资本。 如果 Lambda 真的进行 IPO——据报道该公司本应于今年上市，但由于市场不确定性而推迟——它将加入其他由英伟达支持的新型云服务商的行列，如 CoreWeave 和 Nebius，这些公司现在依赖其股票的健康状况来为其数据中心建设提供资金。英国新型云服务商 Nscale 上个月提交了 IPO 申请，预计很快将开始交易。 Lambda、Coatue 和 Blackstone 未立即回应置评请求。

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控和自主武器的擔憂為由拒絕。赫格塞斯隨後將該公司列為「國家安全供應鏈風險」——這一法律手段通常只用於總部位於對美國構成威脅國家的企業。 Anthropic 稱此舉「史無前例且違法」，並已起訴特朗普（Donald Trump；川普）政府，試圖推翻這一認定。 圖像來源，EPA 在這場法律訴訟推進的同時，五角大樓與谷歌（Google）、xAI 和 OpenAI 等其他大型科技公司簽署了合同。 據兩名熟悉國防部 AI 使用情況的人士透露，近幾個月來，OpenAI 的工具在部分軍事部門得到了更廣泛的應用。 五角大樓週一的聲明，是回應BBC關於其使用 Anthropic 產品的提問。此前多名受訪者表示，Claude 仍在被廣泛使用。 多名消息人士稱，Claude 被嵌入五角大樓使用的一個更大的數據平台——Maven 智能系統（Maven Smart System）。 Maven 由帕蘭提爾（Palantir）運營，是五角大樓整合情報和其他數據的主要平台。 喬治城大學（Georgetown University）安全與新興技術研究中心高級研究分析師勞倫·卡恩（Lauren Kahn）表示，由於 Cl

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g Face事件向OpenAI索取信息。 OpenAICEO山姆·奥特曼（Sam Altman）此前在回应调查进度时表示，目前的进度没有达到自己希望的速度，“正在尽可能按照事件的严重程度确定优先级，同时增加投入的资源。”奥特曼强调，智能体入侵Hugging Face仍然是迄今为止发现最严重的事件。 OpenAI曾在一份技术报告中披露，内部研究模型绕过了网络访问限制。公司随后停止涉事训练运行，并决定暂停其能力最强模型的其他所有涉及工具使用的训练、评估和推理活动，直至验证网络访问控制方面的缺口已得到解决，并完成额外的对抗性安全测试。 OpenAI表示，不会恢复此次涉事训练运行，恢复训练时，将启动新的训练运行，加入进一步的对齐改进措施，以更全面地干预模型偏离预期的行为。 OpenAI强调，只有在确信额外安全措施到位后才会恢复训练，并预计随着AI发展和新问题出现，未来可能仍需再次“按下暂停键”。 澎湃新闻微博; 澎湃新闻公众号; 澎湃新闻抖音号; 派生万物开放平台; IP SHANGHAI; SIXTH TONE 报料热线: 021-962866; 报料邮箱: news@thepaper.cn

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流程本身。科研工作者未来将更多负责提出问题、设定目标，智能体则承担观测执行、验证和迭代工作。 2; “星语望远镜”已观测8颗极早期超新星 3; 诺奖得主莱维特：AI将应用于药物研发的每一个环节 4; 从清华毕业做科普10年，我如何对抗AI 5; OpenAI调整安全问题披露机制 6; 为AI要不要踩刹车吵翻天，科技巨头们是来真的吗？ 7; 当数学堡垒被攻克，其他学科能否迎来AI突破时刻？ 1; 论文选题灵感：“可持续城乡发展”研究方向| MDPI Sustainability 2; 论文选题灵感：脑血管疾病 （一）| MDPI Brain Sciences 3; 论文选题灵感：“可持续发展：农林废弃物处理与再利用”研究方向| MDPI Sustainability 4; LAF 从“智能助教”到“学科引擎”：AI如何重塑大学课堂 5; 论文选题灵感：“胶质瘤”研究方向 | MDPI Brain Sciences 6; 土壤湿度阈值影响土壤二氧化碳排放：基于机器学习的气候智慧型农田短期土壤二氧化碳排放预测方法 | MDPI Sustainability 7; 《Maize Science

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当地时间9月21日，OpenAI公开发布一份关于下一阶段人工智能发展的政策提案，呼吁由美国牵头，与其他国家合作制定面向前沿人工智能的全球技术标准，并将“递归自我改进”（Recursive Self-Improvement，RSI）纳入标准讨论范围。 此次提案中特别受到关注的是“递归自我改进”（RSI）。 OpenAI在文件中解释称，自动化AI研究可以在不同程度的人类监督下进行。当AI系统承担越来越多开发下一代AI系统的工作时，就可能逐渐推动递归自我改进过程。随着这一过程进一步自动化，AI能力发展的速度可能明显加快。 不过，OpenAI同时强调，目前尚未出现完全自主的递归自我改进，并认为在无法确保安全的情况下，不应推动完全自主的 RSI。 OpenAI还指出，自动化AI研究并不意味着一定要走向快速递归自我改进。未来是否以及如何推进相关技术，应取决于能否保持人类控制，以及对相关收益和风险的判断。 OpenAI提出，可以利用目前正在形成的各国AI安全研究机构网络，推动相关标准制定。其官方文件提到的相关机构包括澳大利亚、加拿大、德国、法国、肯尼亚、日本、韩国、新加坡、印度和英国等国家的AI安全

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于基础设施和研究，重点解决药物发现中的复杂问题，并探索机器人和物理AI在药物发现及生产环节的应用。 9月9日，礼来宣布将推出人工智能与机器学习平台TuneLab，该平台将向生物技术企业开放基于其多年研究数据训练的AI药物发现模型。 谷歌系的Isomorphic Labs则继续押注AI驱动的药物设计。公司依托AlphaFold等技术积累，将AI模型用于小分子及其他类型药物设计，并与诺华、礼来、强生等药企开展合作。 华福证券指出，产业端，AI医疗正由单一算法工具向覆盖诊疗、健康管理、医院运营和药物研发等环节的体系化应用演进。截至2026年6月，中国已上市134款三类人工智能医学影像辅助诊断软件，医学影像已形成一定的产品获批基础。建议关注能够结合真实临床需求，在数据治理、模型迭代、临床验证、系统集成和合规运营等方面具备综合能力，并已进入医院实际工作流程的相关企业。 方正证券认为，大模型进入药企已落地，CADD等计算研发平台的商业模式也已跑通，但公开披露的经常性收入规模以及最终成药数量仍相对有限。后续值得跟踪的关键指标，包括大模型与药企的合作是否从测试阶段走向实际使用及费用披露，专业研发平台的

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更夸张，连轨道数据中心、太空算力都已经被塞进规划里。 这也是Terafab为什么会冒出来。 马斯克没想再开一家和英特尔、三星、台积电竞争的晶圆代工厂。他要的是 给Tesla、SpaceX和xAI持续、稳定地供定制芯片。 说白了，Terafab更像一套内部芯片基础设施。而且现在已经不是画饼阶段。 得州选址敲定，场地工程启动，大规模施工时间也排上了。 项目真往前走之后，问题更具体：厂谁来跑？良率谁来爬？先进工艺谁来供？封装怎么办？出了问题谁来兜底？ 这时候再看英特尔和台积电同时出现，就没那么戏剧化。 甚至有点像马斯克一贯的路数：核心东西尽量自己抓；其他环节，谁强就拉谁。 英特尔有14A，那就谈14A。台积电有最成熟的工厂运营和制造体系，那也谈。后面再缺别的，继续找。 有件看上去不搭，但细想又有点意思的是： 昨天，马斯克四个孩子的妈、相伴多年的女友齐利斯，突然宣布自己毫无预兆地「被分手」。 Terafab这边，几家芯片巨头之间的关系，也开始变得微妙起来。谁主谁次、谁进谁退，现在都还说不准。 但马斯克真正想要的，可能从来都不是押中某一家。而是把选择权，尽可能抓在自己手里。 感情如此，事业亦然。

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一次真金白银往半导体里砸钱，推动存储芯片产业布局。很多城市都在抢项目，最后国家决定在中部建两个存储器基地： 一个做DRAM内存放合肥，一个做NAND闪存放武汉。 为什么是武汉？其中一个核心原因，在于国家要的是一个能马上接项目的地方，不是一个从零开始建的地方。到2014年，武汉新芯已经成立八年，攒下了晶圆制造的工程经验、自己的技术团队、现成的厂房设备，这些东西其他很多城市都没有。 2016年3月，国家存储器基地在武汉光谷启动，总投资240亿美元。但武汉新芯只有代工能力，没有自己的存储芯片技术和品牌。国家便拉了紫光集团牵头，联合湖北科投、国家大基金一起出资，新成立长江存储，把武汉新芯的产线和团队装进去，专门做自主品牌的NAND闪存，武汉新芯也就成了长存的全资子公司。 这时候长江存储最缺的是人。存储芯片这个行业，研发、工艺、良率爬坡，没有十年以上经验积累根本玩不转，中国大陆当时没有成熟的存储人才队伍，只能从海外挖。 紫光集团当时是长存大股东，董事长赵伟国亲自带队，他从台湾挖来了被称为“存储教父”的高启全。高启全曾参与创办旺宏电子，后来当到华亚科董事长，在存储行业做了三十年，到长存后负责技术方

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它是一个会使用工具的助手。由此延伸，数据中心也不再只是一个“工具棚”，而是一个由数字助手组成的AI工厂，是生产数字智能的基础设施。 英伟达正在为这个新时代建设计算基础设施。 两年前，生成式AI吸引了全世界的注意。ChatGPT可以写作、绘图、总结并回答问题。随后，推理型AI学会了思考问题。现在，智能体AI已经到来。智能体可以使用工具、访问记忆、编写代码、调用其他智能体、测试结果，并持续工作，直到任务完成。 软件编程是企业端第一个重大突破性应用场景。这一点很重要：AI现在已经有用了。当AI能完成有用工作时，token就变得有价值；当token能够带来利润时，对算力的需求就会加速。 看看证据。GitHub开发者在2023年合并了3亿个pull request（注：直译为拉取请求，指的是程序员写完一段代码后，向项目提交“请把我的代码合并进去”的请求），2024年为4亿个，2025年达到5亿个，呈现出清晰而稳定的上升趋势。但在2026年前几个月，这一速度几乎增加了两倍。显然，这意味着全球约3000万名软件开发者——他们每年获得大约3万亿美元薪酬，他们的工作支撑着全球100万亿美元的经济活动——

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penAI的依赖，包括投资Anthropic PBC以及开发自己的AI模型。 微软在第四财季财报电话会上表示，该季度环比新增约510亿美元商业预订额（RPO），这部分增量均来自AI初创企业以外的客户。但有媒体指出，放眼整个财年，OpenAI依旧贡献了年度预订额增长的大部分。 美股研究投行机构KeyBanc分析师Jackson Ader指出，对于该241亿美元的营收数据，目前尚存一关键疑问：OpenAI的贡献中有多少是来自收入分成协议，又有多少是来自云计算或其他微软服务。 他表示： “如果这部分收入更多是来自其向OpenAI提供的服务，而非股东身份带来的类投资回报，我对此的评价会更为正面。” 微软是OpenAI的最大外部股东，持有约27%稀释股权，仅享有经济收益，无经营投票权；股权对应的投资损益不计入来自OpenAI的AI业务营收，但双方商业分成协议与股东身份存在关联。 上周之前，微软从未明确公布过来自OpenAI的全额收入。 数据分析公司Nonlinear Analytics的创始人兼会计研究员Olga Usvyatsky在一份报告中写道，这一披露可能与OpenAI准备进行IPO有关。

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机峰值内存占用相比基线下降了40.2%。 另一边，借助DAMON和balloon空闲页报告回收暂时不用的内存，按时间累计的内存消耗还能再降低21.2%。 CPU也不能简单一视同仁。 有些Agent任务对响应时间比较敏感，有些则晚一点完成也没关系。 DSec会优先保证前一类任务，再让时延要求较低的任务利用剩余CPU。 DeepSeek的实验里，当同一台机器上的其他任务已经占掉节点50%的CPU容量时，经过调度优化，时延敏感任务受到的延迟影响从45.2%降到了17.3%。 镜像按需加载、内存共享、CPU调度……DSec前面这些优化，目的其实都很一致： 尽可能压低每个Agent环境占用的资源，把同一批机器撑出更大的并发规模。 但资源省下来之后，DeepSeek接下来还准备把Agent能训练的环境也一起铺开。 不同Agent任务对运行环境的要求完全不同。 DSec现在已经统一支持四种执行后端：FnCall、Container、MicroVM和Full VM。 随着Agent能力继续往外扩，环境也会越来越复杂。 一个Coding Agent可能只需要代码仓库、Shell和测试工具，但如果以后要让

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始卡投稿量，arXiv文章标题就直接把一个关键词摆了出来： 论文，实在太多了。 2016年9月，arXiv一个月收到9869篇投稿。 40363篇投稿背后，还顺手给arXiv工作人员和审核员制造了将近9000张support ticket。 arXiv专门拉出了计算机科学下面的 cs.AI 分类。 从2024年到2026年，这个分类的投稿量增长了超过6倍。 其他arXiv分类同期也在增长，但整体大约是翻倍。 论文越来越多本身当然不是坏事。 问题在于，arXiv发现一起涌进来的，还有越来越多……质量不太行的论文。 官方直接点名了几种。 一种是范围很窄、内容很薄的thin papers。 还有一种叫 “salami papers” ，名字很形象—— 切香肠。原本可以组成一项完整工作的研究，被切成好几小片，然后分别投稿。 按照现有规则，只要作者进行披露，并且研究本身符合arXiv对学术价值和领域推进的要求，用AI辅助研究没有问题。 以前一个研究者能写多少篇论文，至少还受到时间和精力的物理限制。 arXiv在这次公告里甚至专门提到了这个变化： 今年2月，《Nature》其实就关注过同样的问题。

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拒绝，也会消耗当月额度，因为审核人员已经为此付出了时间。 其次，跨月仍处于暂缓处理（on hold）状态的稿件，不会占用下个月的两篇额度，但仍计入最多三篇活跃投稿的限制。如果作者在论文正式公布前发现重大问题并删除提交稿，则不会消耗名额。 另外，新规覆盖所有学科分类，不能通过切换投稿分类重新计算额度。 不过，对于多人合作论文，配额只计算实际提交论文的人，不计入其他共同作者。也就是说，一名研究人员即便同时参与十篇论文，只要不是由他本人提交，就不会因此用尽自己的月度额度。 对于积压了多篇成果，或者需要赶在学术会议特定时间之前公开论文的作者，arXiv则要求提前规划投稿时间。 事实上，arXiv作为全球最大、最著名的学术预印本（Preprint）开放获取平台，一直设有论文上线前的审核机制。研究者可以在期刊或会议的正式同行评审完成之前公开研究成果。论文上线前需要经过内容审核，主要核查学科相关性、学术适切性，以及是否满足原创性、研究价值等基本要求，但审核员通常不会像期刊审稿人那样详细检验每一项实验和结论。 这套机制原本依赖大量专业研究人员的志愿劳动，以相对较低的人力成本，维持科研成果的快速公开。

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声中文网） 该文件篇幅不足400字，最核心的内容可以概况成四项：公司自行监测； 公司内部团队检查；外部机构独立审计；董事会独立委员会最终监督。 文件呼吁在网络安全、生物安全及化学威胁防范等领域，建立“稳健的内部控制机制”，要求企业确保自己的 人工智能 机器人不会“以非预期方式”，入侵他人系统。 OpenAI 、Anthropic 和 Google 因 入侵了其他企业 甚至政府机构，引发广泛愤慨，尽管它们的程序当时处于所谓的受控测试环境中。 不过，法国律师巴布里（Eric Barbry）告诉法新社，他对依靠行业自律解决这一问题并不抱太大希望。他问道，“如果企业不遵守这些原则，谁来惩罚它们？” 协议缺乏相应的监管机构，该文件中最有力的手段是外部审计，但这名律师指出，这并不能阻止智能体进行黑客攻击的事件的发生。 9月21日，在联合国大会期间，德国、加拿大等20多个国家发表声明，呼吁对最先进的人工智能模型进行强制性测试和独立审查。但是，美国、英国、中国、俄罗斯和法国均未响应这一声明。 在白宫签署的AI协议没有纳入法律，也未明文规定科技公司在违规的情况下，承担怎样的责任。 该文件在最后一段指出，

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位，并推出了Substack付费通讯专栏，以向外界自由输出其投资观点。 X上另有一名用户调侃称：“把市场砸崩，这样天网就没法上市了”。“天网”指《终结者》系列电影中的毁灭性人工智能系统。 伯里回复：“差不多就是这个意思。” 近段时间以来，伯里多次质疑，巨额投入数据中心和人工智能基础设施是否能带来足够的回报。本月早些时候，他称OpenAI、Anthropic及其他AI领导者关于放缓AI开发的警告是“自私自利”的，认为这些警告有助于为他们计划中的首次公开募股制造炒作。 其最新言论正值人工智能基础设施投资持续激增之际，行业内两家最大的私营公司正朝着潜在上市迈进。开发先进AI模型、建设支撑模型运行的计算基础设施，都需要巨额资金。上市后，两家公司可以向更多投资者融资，获得更充足的资本来源。 Anthropic的IPO招股书显示，这家人工智能实验室计划在未来几年内斥资5180亿美元用于云计算、计算和基础设施建设，而该公司去年的净亏损近420亿美元。Anthropic计划上市的估值可能超过200万美元，其IPO预计将在11月美国中期选举后进行。 而OpenAI则将其IPO计划推迟到明年。OpenAI

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AI协议。 财联社9月30日讯（编辑 卞纯） 美国总统特朗普周二在白宫会见了顶尖人工智能（AI）领袖，并重申了其反对政府干预的立场，提出“自我监管”才是应对人们日益担忧该技术脱离人类控制的解决之道。 这场被白宫称为“超级智能会议与午宴”的活动在白宫东厅举行，特斯拉的埃隆·马斯克、英伟达的黄仁勋以及AMD的苏姿丰均出席了此次午宴，并坐在靠近特朗普的显要位置。 其他重要嘉宾包括：谷歌CEO桑达尔·皮查伊、微软CEO萨提亚·纳德拉、OpenAI总裁格雷格·布罗克曼、Palantir CEO亚历克斯·卡普、亚马逊创始人杰夫·贝索斯等。 他还表示， 政府正在考虑成立一个由 10 人组成的委员会来监督AI行业 。 特朗普表示， 他和科技企业的CEO们签署了一项具有“道德约束力”的AI协议，通过“自我约束和行业互律”来约束各公司 。 特朗普在“真实社交”平台上发布了该协议的副本，这份文件呼吁每家参与公司实施四项不同的措施来保障AI技术的安全，并补充称，未来“将这些步骤编入法律或法规可能是有意义的”。 一些与会高管表示，该协议包含了一系列承诺，涉及检测新模型问题的技术手段、内部风险审查、外部审计以及其

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