AI 终结 80 年几何猜想，菲尔兹奖得主惊叹：数学新纪元
2026 年 5 月 20 日，OpenAI 公布了一项令数学与人工智能领域为之震动的新发现：其内部的一款通用推理模型，独立证明并证伪了一个存续近八十载的组合几何核心猜想——平面单位距离难题（Planar Unit Distance Problem）。这并非 AI 在博弈游戏中胜过人类，也非辅助数学家进行运算。这是 AI 首次独立攻克一个公开的、位于数学核心领域的未解之谜。普林斯顿大学知名组合数学家 Noga Alon 评述道："这是 Erdős 钟爱的数学谜题之一，所有钻研组合几何的学者都曾深思
Granite REIT 重启常规回购要约
Granite房地产投资信托于5月22日发布消息，多伦多证券交易所已批准其常态化发行人收购要约申请。依据该计划，Granite REIT拟在未来一年内，借助多伦多证券交易所及加拿大其他另类交易系统，最多回购6,038,313个流通信托单位，约占截至2026年5月20日公众持股总量的10%。 在上一轮2025年5月26日至2026年5月25日的回购周期内，Granite REIT以加权平均价69.2167加元购回了237,536个信托单位。截至2026年5月20日，公司发行的信托单位总数为60,713,13
人工智能突破Erdős单位距离猜想
2026年5月20日，OpenAI发布了一则重磅消息：其内部研发的通用推理模型，成功证伪了匈牙利数学家Paul Erdős在1946年提出的一个关键猜想。该猜想被视为离散几何领域最具知名度、表述最为简洁却悬而未决八十年之久的难题之一。外部数学家团队已对证明过程进行了审核，并发表了配套论文，详细阐述证明的逻辑框架与学术背景。普林斯顿大学数学家Will Sawin教授进一步优化了这一结论。剑桥大学菲尔兹奖获得者Timothy Gowers发表评论指出，这一成果"在未来数月乃至数年内，将在各数学分支中涌现类似突
AI模型突破组合几何经典难题：80年悬案终被解开
OpenAI Research · 2026 年 5 月 20 日 · 研究里程碑近 80 年来，数学家们始终在探索一个看似简洁的问题：当平面上分布着 n 个点时，最多能形成多少对恰好相距 1 个单位长度的点？这就是著名的平面单位距离问题（planar unit distance problem），由匈牙利数学家保罗·埃尔多什（Paul Erdős）于 1946 年首次提出。该问题是组合几何（combinatorial geometry）领域最具影响力的难题之一——表面上看似直白，实则极度复杂难解。200
人工智能突破80年数学难题 单位距离问题终被攻克
OpenAI 研发的通用推理模型成功破解了困扰学界八十载的"单位距离问题"，彻底否定了离散几何领域的这一核心猜想。这被视为人工智能驱动数学研究进入崭新阶段的重要标志。试想你在无限广阔的平面上分布若干点。任意两个点之间都存在一定距离，其中部分点对之间的距离恰好为 1（即"单位距离"）。核心问题在于：究竟能够形成多少对距离恰好为 1 的点？这个问题看似直白，实则蕴含极深的数学内涵。Brass、Moser 和 Pach 在 2005 年推出的《离散几何研究问题》一书中，将其称为"组合几何中最负盛名（也最易阐释）
AI技术推动事业单位人力资源管理效率升级的实践探索
在数字化经济发展背景下，人工智能技术已广泛融入公共管理各环节，为事业单位人力资源管理工作的效率提升提供了坚实的技术支撑。目前，事业单位普遍面临数据资源利用不足、考核评价不够精细、培训机制更新缓慢等问题，严重影响了组织整体效能的充分发挥。系统研究人工智能技术手段，提升事业单位人力资源管理效率的作用机制与实施策略，对推动事业单位治理能力现代化具有重要意义。人工智能驱动人力资源管理效率提升的内在逻辑人工智能技术借助大数据分析、机器学习算法以及自然语言处理等核心技术，从根本上重塑了人力资源管理的运作模式。传统人力
新华通讯频媒拟推股份合并计划并调整交易单位
香港为根基，视野遍全球。新浪财经全球资本峰会金曜奖投票启动！探寻最具潜力的资本力量，您宝贵的一票，意义非凡 点击投票新华通讯频媒(0.033, -0.00, -5.71%)（00309）发布公告，董事会拟推进股份合并方案，比例为每40股面值为0.01港元的已发行及未发行股份合并为1股面值为0.40港元的合并股份。此项股份合并需待（其中包括）股东在股东大会上表决通过后方可落实执行。截至本公告发布之日，公司注册资本为4000万港元，划分为400亿股面值为0.01港元的现有股份，其中193.1亿股已获配发及发行
全国生育友好示范创建机制正式落地
新华社北京5月14日电（记者李恒）国家卫生健康委于5月14日发布《全国生育友好城市、生育友好单位创建管理办法》，明确全国生育友好城市与单位的评选工作每三年开展一轮，每轮拟命名地市级生育友好城市不超10个、县级不超30个，同时认定生育友好单位不超过200名。 所谓全国生育友好城市创建，即以城市为基本单元，通过在经济支持、时间保障、服务优化及文化营造等方面出台举措，切实减轻家庭在生育、养育及教育环节的压力，致力于实现群众满意、家庭美满与社会和谐，从而推动人口实现高质量发展。 全国生育友好单位创建则是以用人单位
中原AI研究院2026年博士人才招聘方案
↓↓↓依据《事业单位人事管理条例》及《河南省事业单位公开招聘工作规程》（豫人社〔2015〕55号）等相关规定，中原人工智能产业技术研究院（简称“研究院”）计划面向社会公开招募博士层次工作人员10名。一、机构概况中原人工智能产业技术研究院于2024年2月正式设立，经河南省科技创新委员会与省政府批准，由河南省科学院主办，加拿大皇家科学院李明院士全职担任首席科学家，属公益二类省直事业单位，是省委、省政府为构建国家创新高地而重点打造的科技研发平台。研究院秉持“打造造福人类的AI”理念，主攻生物信息学与人工智能大模
中原人工智能研究院广纳博士英才
根据《事业单位人事管理条例》《河南省事业单位公开招聘工作规程》（豫人社〔2015〕55号）等相关规定，中原人工智能产业技术研究院（以下简称“研究院”）计划面向社会公开招募10名博士工作人员。一、单位概况中原人工智能产业技术研究院于2024年2月成立，系由河南省科技创新委员会、河南省政府批准设立，河南省科学院主管，并由加拿大皇家科学院李明院士全职领衔的一家新型研发机构。该机构性质为公益二类省直事业单位，是河南省委、省政府为推动国家创新高地建设而打造的重要科技创新平台。研究院秉持“服务人类的AI”的宗旨，专注
豆包付费背后的AI算力生意
豆包这类产品最棘手的点在于：越多人离不开它，平台就越容易被成本“反噬”。普通用户偶尔聊几句，消耗通常还在可控区间。可一旦用户开始高频干这些事情：写长文、做PPT、进行数据分析、开展深度研究、图片生成、视频生成、语音实时对话、以及让Agent多步完成任务。那成本就不是同一量级了。豆包Mac版除了聊天，还主打“搜索、P图、写作、翻译、PPT、数据分析”，并把图片与视频生成、深度研究、会议纪要、文档表格处理等做成一站式工作流。这些能力在本质上比纯聊天更“吃资源”：更依赖token、更依赖推理能力，也更依赖多模态
AI如何理解人类语言？揭秘Token的作用
这篇文章用通俗易懂的语言剖析了大型语言模型（LLM）中至关重要的“Token”概念。文章说明了Token是AI处理文本的最小单元，讲解了分词器如何把人类语言变成Token序列，指出了Token数量直接关系到AI的计算成本和价格，还梳理了Llama系列模型分词器的发展历程。你是否有过这样的体验？读了不少关于大模型（LLM）的文章，却总觉得像雾里看花，看不真切？别焦虑，今天咱们抛开那些晦涩的理论，只谈一个最基础且核心的概念——Token。一旦弄明白了它，你对 AI 的认知会立刻通透一大截！坦白讲，直到我完全掌
励晶太平洋拟采纳受限股份单位计划
励晶太平洋(0.65, 0.00, 0.00%)（00575）发布公告，于2026年5月4日，励晶太平洋集团有限公司（本公司，连同其附属公司统称“本集团”）董事会议决，建议本公司采纳受限制股份单位计划。该安排用于肯定并回馈若干合资格参与者对本集团增长及发展所作出的贡献，同时以激励方式支持本集团的持续运作与发展，达到挽留相关人才的目的，并为本集团进一步发展引入合适人选。 责任编辑：卢昱君 新浪财经声明：本消息为转载自合作媒体，新浪财经刊登此文旨在提供更多信息，文中内容仅供参考，不能视为投资建议。 郑重声明：
中原人工智能研究院2026年博士人才招募启动
郑州地区企事业单位及央企国企名企诚聘英才。依据《事业单位人事管理条例》及《河南省事业单位公开招聘工作规程》(豫人社〔2015〕55号)等相关规定，中原人工智能产业技术研究院（以下简称“研究院”）计划面向社会公开招募10名博士工作人员。中原人工智能产业技术研究院于2024年2月成立，是经河南省科技创新委员会、河南省政府批准，由河南省科学院主办，并由加拿大皇家科学院李明院士全职领衔的创新型研发机构。该机构性质为公益二类省直事业单位，肩负着河南省委、省政府打造国家创新高地的重要科技创新平台使命。研究院秉承“创造
AI Token产业调研要点2
1、官方界定（2026年3月权威发布）Token（标准中文译名：词元）：由全国科学技术名词审定委员会与国家数据局共同确认，指AI大模型在处理、存储及传递信息时所使用的最小语义片段，是支撑模型理解与生成内容的基础计算载体。从构成形态来看，它既可能是单个汉字、词语、词根、词缀，也可以是标点符号、数字或表情符号等。关键作用包括：作为模型训练与推理的基础计量单元、作为API调用与计费的计量单位，以及用于衡量与限制上下文长度。大致换算：1000Token≈650个中文字≈750个英文单词（具体会随AI模型的分词方式