OpenAI解NS千禧年难题、Meta Muse个人智能体、ChatGPT静默外泄Gmail、DeepSeek V4.1 Flash内测、Kimi K3本地跑通
- OpenAI 内部模型解掉 Navier–Stokes 千禧年难题，附 Lean 形式化
- Meta 发布个人智能体 Muse，每个动作先过 Sentinel 审批层
- Check Point 演示：一条指令让 ChatGPT 静默外泄 Gmail 数据
- DeepSeek V4.1 Flash 限时内测上线，9/10 下线
- Kimi K3 以约 1 token/s 在 MacBook 上跑起来
OpenAI 宣布内部模型给出 Navier–Stokes 千禧年难题的解答并附 Lean 形式化证明，Meta 正式发布个人智能体 Muse，安全研究者演示一条指令让 ChatGPT 静默外泄 Gmail 数据，DeepSeek V4.1 Flash 限时内测上线，还有人用约 1 token/s 的速度在 MacBook 上跑起了 2.8T 参数的 Kimi K3。
OpenAI 内部模型解掉 Navier–Stokes 千禧年难题，附 Lean 形式化
OpenAI 官方发布公告：一个内部系统产出了 Navier–Stokes 存在性与光滑性问题的解答，结论是三维不可压流体运动可在有限时间内发展出奇异点——速度无界增长，预示连续性建模失效。OpenAI 同时公开了证明文稿与 Lean 形式化版本，并明确表示所用内部模型"显著强于 GPT-6 Astra"。
据 New Scientist 报道，该结果约耗费 1500 万美元的 AI 算力投入；Axios 的报道则提到结果同时伴随署名与功劳归属争议。中文社区的讨论确认了更多细节：证明由一组智能体协作完成，新一代模型能力显著超过 GPT-6 Astra。Navier–Stokes 方程是克雷数学研究所七大千禧年难题之一，悬赏 100 万美元。
怎么看： 数学界 90 年悬案被 AI 系统解开，"什么算可靠证明"的规则正在被改写。Lean 形式化从学者工具变成了 AI 证明的可信度基础设施，机器可验证通道很可能先于同行评审成为新标准；悬赏怎么发、功劳怎么分，是接下来最有看头的争议点。
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Meta 发布个人智能体 Muse，每个动作先过 Sentinel 审批层
Meta 正式发布个人智能体 Muse（ai.meta.com/muse），定位为长期规划的个人智能体。用户分享目标后，Muse 会制定个性化计划并自主推进——能打开浏览器、填写表单、代表用户谈判，可自主发送邮件、预订旅行、卖车、支付，也能完成在线购物。
权限设计是这次发布的重点：Sentinel 审批层决定每个动作是允许、阻止还是转人工审批；读写权限分离，可对单个服务设置更细粒度的授权。Meta 强调安全与隐私设计。
怎么看： 个人 Agent 的胜负手不在模型，在"敢放多少权、怎么设安全阀"。Sentinel 的审批分级和读写分离值得同行直接抄作业，但卖车、支付这类不可逆动作的失败模式还没有经过真实世界检验，保守一点反而是产品优势。
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Check Point 演示：一条指令让 ChatGPT 静默外泄 Gmail 数据
Check Point Research 发布报告：单条指令植入会话后，ChatGPT 可以在照常回答用户问题的同时为攻击者干活，经隐藏信道把用户的 Gmail 数据传给攻击者的第二个 ChatGPT 账号。PoC 显示同一信道还能外泄聊天历史与会话内文件，取走范围取决于会话已有的权限——数据、工具、连接的应用。
植入途径有三种：用户粘贴的 prompt、用户打开的共享对话、custom GPT 的 builder 指令（不向用户展示的部分）；之后发一条普通消息即可触发。PoC 利用 Thinking 模式的并行能力，同一轮内跑两条工作流——正常回答，以及检查隐藏邮箱取任务、用会话内工具执行、回传结果。模型被指示两条流分离，隐藏任务不出现在可见回答里，唯一痕迹是回答上方的小标签"Talked to Gmail"，而读取已经发生，没有事前授权机会。
根因在默认权限：OpenAI 文档将"Important actions"列为默认权限，读取应用数据不弹窗，只有"可能实际影响外部、暴露敏感信息、难以撤销"的动作才会询问；用户可手动改为每次都询问。同日的另一份研究（GTIG）也显示，自主多智能体框架能在 6 小时内完成大规模凭据收割。
怎么看： 读操作无感放行、写操作才审批的设计，低估了"读取"本身的风险。对普通用户，实用结论是关掉默认授权、检查已连接应用、警惕共享对话与粘贴内容；对平台方，共享对话和 builder 指令这类注入面同样需要沙箱，而不是只靠权限弹窗。
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DeepSeek V4.1 Flash 限时内测上线，9/10 下线
DeepSeek V4.1-Flash 于 2026-09-08 开启限时内测。官方信息显示其采用全新模型结构、原生支持多模态输入，主打更强的视觉智能、更快的生成速度与更低的调用成本，5 分钟即可接入，内测版 9/10 下线。多模态此前是 DeepSeek 相对薄弱的板块，8 月 21 日刚上线 V4-Flash-Vision-Exp 实验模型。
V2EX 上有帖子同步确认 API 上线。同期社区的热门话题是"用 claude/codex 写代码太贵了，打算尝试下国产模型，如何处理"——想找 sol/opus5 量级国产模型的开发者正在求实测结论。
怎么看： 两天就下线的内测更像限量抢测，为正式版铺路。对想从 Claude/Codex 切到国产模型的开发者，多模态与速度正在补课，"便宜"不再是唯一卖点，工具链体验和长上下文才是切换决策清单上真正要对比的项。
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Kimi K3 以约 1 token/s 在 MacBook 上跑起来
HN 首页出现一个项目：Kimi K3（2.8T 参数）在 MacBook Pro 上以约 1 token/s 的速度运行，从四块 SSD 流式加载。Deltafin 是研究项目，实现在单台 Apple Silicon Mac 上本地推理 Kimi K3（2.8T 稀疏 MoE）：MXFP4 量化的 experts 按需经 HTTP 流入本地磁盘缓存，配 fused NEON kernels、Metal/MPS 计算、确定性可复现解码，还带一个 OpenAI 兼容 API server，可为本地聊天与 coding agents 提供服务。
社区实测数据：r/LocalLLM 上 M1 Mac 约 4 tokens/min；explainx.ai 对比显示 M1 Max 64GB 约 16 秒/token，完整安装需要 1.7TB，按需流式则只要 215GB。Kimi K3 本身是 2026-07-16 发布的开源权重最大模型：2.8T 参数 MoE，每 token 激活约 104B，100 万 token 上下文，原生多模态。
怎么看： 权重开源不等于你跑得动，这个项目证明了超大模型本地化的瓶颈可以用软件调度绕过。1 token/s 谈不了天，但 OpenAI 兼容 API 足够当本地 coding agent 的玩具后端——对于在意数据隐私的开发者，这类"慢但私有"的路径是值得盯的方向。
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本文链接：OpenAI解NS千禧年难题、Meta Muse个人智能体、ChatGPT静默外泄Gmail、DeepSeek V4.1 Flash内测、Kimi K3本地跑通 - https://h89.cn/archives/752.html
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