9月23日，商汤科技旗下商汤善惠在上海发布零售物理操作系统SenseMart OS，以SenseMart Go烧卖购机器人小店为载体，向上接入机器人本体企业、向下连接无人零售运营商与加盟商，系统由零售大脑、异构本体平台、数据中枢三大模块构成，已在全国20余家门店落地。
AI代理初创公司Ema斩获7700万美元B轮融资，本轮由印度Creaegis领投，Accel、Section 32、Prosus等老股东继续加注。至此，Ema累计融资达1.4亿美元，估值较2024年上轮融资增长超三倍。该公司由前谷歌、Coinbase高管Surojit Chatterjee与前Okta高管Souvik Sen于2023年创立，核心产品是能跨企业现有应用执行多步骤业务流程的“AI员工”系统。对考虑引入智能自动化的企业而言，Ema方案无需替换现有软件栈，可用高频场景小范围试点降低部署门槛。
9月16日，Emerald AI、谷歌和英伟达宣布成立AI能源管理联盟（AEMA），共同推进灵活AI数据中心建设，旨在推动数据中心可根据电网状况动态管理用电量。
纽约大学数学家特里斯坦·巴克马斯特与Anthropic研究员莱文特·阿尔珀格以个人身份合作研究欧拉方程和纳维-斯托克斯方程相关问题近一年，借助AI工具完成部分计算和形式化验证。研究进展在社交媒体流传后，OpenAI调动大批AI智能体集中研究同一方向，模型在88小时内给出相关证明。双方随后分别发布成果，巴克马斯特质疑OpenAI介入研究的方式，OpenAI否认在成果公开前接触对方论文。
Inference.net推出3B参数的HTML转JSON提取模型Schematron V2 Turbo，主打高吞吐量，适用于大规模提取任务，需通过JSON schema提供提取指令。
陶哲轩回应称未参与Claude破解纳维斯托克方程传闻，提出AI竞赛可能浪费数学问题价值，并设计“假如AI早来20年”思想实验，建议AI公司优先宣布新数学见解而非解决方案。
陈小杨就AI在数学领域的作用发表观点，认为大猜想的证明需要突破现有工具，这是AI尚未具备的能力；而构造反例本质上是一场极其复杂的搜索，恰好发挥了AI擅长海量计算与自我迭代的优势。
陶哲轩在2026年ICM演讲中提出“证明消化不良”概念，指出AI生成证明速度远超人类审核能力，数学进入证明过剩时代。他提出新准则：作者无法以专家水平清晰解释其结果，即使通过Lean等工具验证也不应发表。他还将AI产出的森多夫猜想证明从9万行Lean代码整理为1.5万行，并连带解决1972年的菲尔普斯-罗德里格斯猜想。
陶哲轩在2026年国际数学家大会上警示，AI正将数学推向“证明过剩”时代，并可能导致下一代数学家丧失数学直觉。他提到AI在开放数学问题上的成功率仅为1%到2%，并提出了“如果作者不能清晰阐释成果，即使通过形式化验证也不应发表”的准则。
菲尔兹奖得主陶哲轩在2026年8月接受《新科学家》杂志深度访谈，警告数学界只剩几个月应对AI带来的结构性危机。他称AI以每周攻克数道数学难题的速度推进，数学正从“证明稀缺”转向“证明过剩”，人类消化能力跟不上AI产出。他列举了Gemini十分钟解决Erdős问题367、Astra产出10项成果、Claude Fable 5参与雅可比猜想反例等案例，并指出AI解决真实难题成功率仅1%-2%。