The Decoder 报道 OpenAI 请外部专家担任"shepherds"核查其 AI 在计算机科学、数学和物理学领域的三项证明结果，并将部分证明翻译成 Lean 供计算机逐步验证。

Ai2 发布研究 Old Ideas, Novel Problems、配套 benchmark、数据、代码和自动化流水线，测试 LLM 作为研究想法新颖性裁判的可靠性。

Latent Space 汇总解读 Anthropic 公开提交的 S-1 文件，公司计划以代码 AN 上市纳斯达克，营收从 2023 年的 41M 美元增至 H1 2026 的 16.3B 美元，Q2 营收 11.6B 美元同比增长 1,368%，营业利润 974M 美元，H1 2026 毛利率达 85%。

OpenAI 宣布扩大与 Oracle 的合作，将 Oracle 应用和数据接入 ChatGPT，并用 OpenAI 模型驱动 Oracle 新产品。

作者总结 Anthropic IPO 招股书的 11 个细节，计划募资约 1000 亿美元、估值或达 1.5万亿～2万亿。收入五个季度涨 30 倍，今年二季度经营利润首次转正 9.74 亿美元，但上半年净亏 807 亿美元，主要来自可转换票据公允价值变动；调整后净利润为正 26.71 亿美元。

作者梳理了 Anthropic 提交的 IPO 招股书中的11个细节。

Cartesia 发布系列博客第一篇，报告其层级网络（H-Net）在字节级语言建模上的扩缩律结果：与严格匹配的 BPE Transformer 相比，1-stage H-Net 在验证损失上节省 1.28x 计算，下游评测约 2x，代码任务中位数 2.04x、分布外编程语言中位数达 3.10x（如 Prolog 5.37x）。