Lean4 证明重新定义 AI 信任，在数学奥赛中击败人类；Anthropic 的 Opus 4.5 擅长编码，OpenAI 宣布 GPT-4o API 退役

Lean4 证明重新定义 AI 信任，在数学奥赛中击败人类；Anthropic 的 Opus 4.5 擅长编码，OpenAI 宣布 GPT-4o API 退役

AI界面显示着复杂的数学证明和代码，代表着其在数学奥赛中的获胜和卓越的编程能力。

今日看点

  • Lean4形式化验证正成为构建可信赖AI的关键工具，它使模型能够生成数学上得到保证的、无幻觉的输出，并在国际数学奥林匹克竞赛中取得金牌水平的表现。
  • Anthropic 新推出的 Claude Opus 4.5 模型为人工智能编码能力设定了新标准，在工程评估中超越了人类求职者，同时大幅降低了价格并引入了“无限聊天”等功能。
  • OpenAI 将于 2026 年 2 月停止对其广受欢迎的 GPT-4o 模型提供 API 访问，旨在推动开发者转向功能更强大、成本效益更高的 GPT-5.1 系列。此举是在用户此前因模型过渡问题表达不满之后做出的。
  • 微软发布了Fara-7B，这是一个70亿参数的端侧AI代理，在计算机自动化方面可与云端GPT-4o匹敌，为敏感任务提供增强的隐私和本地执行。

主要动态

可信赖人工智能的根本性转变正在进行中，Lean4 等形式化验证工具正成为一项关键的竞争优势。本周，新的报告强调了 Lean4 如何改变人工智能的可靠性，防止幻觉，并为大型语言模型（LLM）注入数学严谨性。通过要求每一个人工智能声明或程序都通过严格的、确定性的类型检查，Lean4 确保人工智能的输出不仅仅是概率性猜测，而是数学上保证的正确结果。这项能力在从金融到自动驾驶系统等高风险领域中被证明是无价的。

一个典型的例子是 Harmonic AI 的 Aristotle 系统，该系统使用 Lean4 形式化验证其数学解，有效创建了一个“无幻觉”的数学聊天机器人。Aristotle 最近在 2025 年国际数学奥林匹克竞赛问题上取得了金牌水平的表现，值得注意的是，它在提供答案的同时还提供了形式化证明——这与其他仅提供未经验证解决方案的人工智能模型相比，是一个关键的差异化因素。像 Safe 框架这样的研究工作进一步展示了 Lean4 的潜力，它能实时验证 LLM 推理的每一步，捕捉错误。这种对可验证正确性的追求也延伸到了软件开发领域，人工智能辅助编程可以利用 Lean4 来创建可证明无错误且安全的S代码，这种严谨性以前只保留给医疗设备和航空电子设备等关键系统。OpenAI、Meta 和 Google DeepMind 等主要参与者已经开始集成 Lean4，这表明其重要性日益增长。

与此同时，前沿人工智能模型的竞争格局持续升温。Anthropic 凭借其迄今为止最强大的模型 Claude Opus 4.5 的发布引起了轰动。Opus 4.5 不仅在 SWE-bench Verified 编码基准测试中取得了惊人的 80.9% 的准确率，超越了 OpenAI 的 GPT-5.1-Codex-Max，而且在 Anthropic 最严格的内部工程评估中，表现优于所有人类求职者。这一表现还伴随着大幅度的价格下调——比其前身便宜大约三分之二——使先进的人工智能能力更易于获取。该模型还引入了创新功能，如通过自动摘要实现“无限聊天”，以及能够完善自身任务解决技能的“自我改进代理”，这些都得到了 Rakuten 等早期客户的验证。

另据报道，OpenAI 正在启动从其开发者 API 中淘汰其受欢迎的 GPT-4o 模型，访问计划于 2026 年 2 月 16 日结束。此举将推动开发者转向更新、更强大的 GPT-5.1 系列，该系列在与老化的 GPT-4o 相当甚至更低的输入价格下，提供更大的上下文窗口和更高的吞吐量。此次淘汰是继 GPT-4o 最初从 ChatGPT 默认模型中降级时引发用户反弹之后发生的，这凸显了用户对该模型的强烈依赖以及管理模型快速演进的挑战。

为了增加人工智能解决方案的多样性，微软推出了 Fara-7B，一个紧凑的 70 亿参数计算机使用代理（CUA），能够直接在用户设备上运行。Fara-7B 通过屏幕截图视觉解释网页，在像素级别与用户界面交互，在 WebVoyager 等基准测试上可与 GPT-4o 等大型模型匹敌，同时优先考虑数据隐私和本地执行。这些进步强调了一个关键的矛盾：尽管行业正在迅速推动人工智能能力，但许多企业内部的实际采用仍处于起步阶段，常常局限于 ChatGPT 等基本工具，最近一项批评就强调了这一点，该批评敦促企业应鼓励有机的人工智能实验，而非表演性的“人工智能优先”指令。

分析师视角

今日新闻预示着人工智能近期未来出现分化：一方面是对原始能力和效率的无情追求，另一方面则是对信任和可验证性同样紧迫的需求。Anthropic的Opus 4.5和微软的Fara-7B代表了前者，它们正在推动性能边界和可及性。然而，真正的颠覆性因素在于Lean4和形式化验证的兴起。人工智能不仅能解决复杂问题，还能证明其解决方案是正确的这种能力，解决了困扰大型语言模型（LLMs）的根本性“幻觉”和不可预测性问题。这对于高风险企业应用和受监管行业而言将是不可或缺的。OpenAI GPT-4o API的退役，虽然是一个典型的产品生命周期事件，却凸显了创新的快速步伐以及平衡尖端模型与用户忠诚度的挑战。展望未来，企业必须专注于整合强大的新模型和基础验证技术，优先考虑可证明的可靠性，以构建真正健壮和可信赖的人工智能系统。

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