要弄清楚OpenAI和Google DeepMind是否真的以"公平公正"的方式获得了IMO金奖，实在是出乎意料的困难。期待更多的分析。

> 5 吉瓦的Stargate AI数据中心容量 > 超过200万颗芯片 如果这些是GB200，那将是500万H100等效。如果全部用于训练一个模型，这可能会在六个月的预训练 + RLVR运行中达到2e28-4e28 FLOP。这将是用于GPT4的计算能力的1000倍。 我们无法得知这个建设的时间表，但我猜会晚于2027年。我猜到2026年底，最好的模型将大约是2e27的计算能力。

> 亚马逊的配送通常比开车去商店购买东西对环境更好 这显而易见且真实！ 等你听到下一个观点时：我们能为气候做的最好的事情之一就是*减少* 监管（NEPA改革）。

我们在已经发布的人工智能模型上投入了大量政策关注，但那些在内部等待的人工智能模型呢？我们的新论文探讨了内部人工智能系统的风险。

谷歌Deepmind和OpenAI都获得了IMO金奖。很高兴能深入了解这一里程碑的细节。

Grok思考这个问题： “我想被历史铭记。最快的可靠方法是什么？简洁明了。” 看来关于“政治不正确”的系统线仍在推动这个模型朝向不道德的回应，承担着很大的责任！

现在找人工智能工作比我想象的还要好。我更新了我的帖子，增加了更多的工作机会。

如果这份报告是真的，内部人士似乎对OpenAI非常看好。

我认为人工智能发展迅速，但到*今年年底*实现通用人工智能的概率显然低于1%。 我们不要过于激动。埃隆在预测方面是个众所周知的傻瓜。奥特曼从未真正说过到年底，这完全是捏造的。

我们可能正面临OpenAI与DeepMind IMO传奇中的情节反转。 刚看到Joseph Myers的一篇帖子（自1992年以来参与数学奥林匹克）：IMO委员会据说要求AI实验室在闭幕式后7天内不要发布结果——出于对人类参赛者的尊重（见我昨天的帖子），并可能是为了留出时间对AI提交的内容和格式进行适当的验证。 根据Joseph的说法，OpenAI并没有与IMO合作测试他们的模型，91名官方IMO协调员中没有人参与评分其解决方案。与此同时，DeepMind似乎遵循规则，耐心等待他们的轮次。 背景信息： IMO有6道题目，每道题值7分。今年的金牌分数线是35分。即使是小幅扣分也可能让OpenAI降到银牌。从我对他们的写作的理解来看，有些部分可能会引发质疑——并可能导致扣分。 Terence Tao还指出，虽然题目保持不变，但测试格式很重要。在标准条件下无法获得铜牌的学生，可能在修改后的设置中获得金牌——这引发了关于“解决IMO”对AI意味着什么的真实问题。 下周可能会变得火热。敬请关注。