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Sam Altman宣告软件开发即将进入"快时尚时代"！机遇还是危机
Sam Altman宣告SaaS将进入快时尚时代，新的GPT - 5编程能力或让开发SaaS像Zara出新款般轻松。但此概念最早由Patricio提出，他认为AI编程会带来‘代码污染’，与Sam态度不同。
孪生素数猜想被GPT-6新突破！北大数学07级又出现了
OpenAI发布数学论文，宣布GPT-6 Astra在孪生素数猜想上有新进展，用Lean形式化证明把连续素数间距的上界从246推到186。此外，其3D生成效果出色，Codex还新增可搜索笔记功能。
三分之一arXiv沦陷！CS论文65%被判「AI味」，数学仅0.7%
一份unslop研究显示，过去一年arXiv计算机科学领域65%新论文被检测器标红，但可能只是闻起来像AI。数学论文仅0.7%，或因检测器只认文字。研究有局限性，真实用AI比例可能更高。
陶哲轩亲测！GPT-5 Pro 40分钟破解3年难题，登顶最难数学考试
数学家陶哲轩将几何难题交给GPT - 5 Pro，虽推理完美但无解。同一周，GPT - 5 Pro在FrontierMath测试集夺冠。陶哲轩测试发现AI在科研不同层面表现有别，也揭示了AI理解力受限及人类与AI的分工边界。
研究者警告：强化学习暗藏「策略悬崖」危机，AI对齐的根本性挑战浮现
强化学习是大模型推理与对齐的核心方法，但常带来模型行为脆弱等问题。上海人工智能实验室徐兴成博士论文揭示‘策略悬崖’挑战，分析其成因，解释多种对齐失败现象，并提出对AI研究的启示。
RL特训出「押题大师」？破解模型微调中的多样性危机与灾难性遗忘
近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）成为提升大语言模型推理能力的重要路径，但许多经RL微调的模型出现‘越训越单一’问题。复旦大学等团队聚焦长期被忽视的KL散度项，提出DPH - RL方法，可缓解多样性坍塌。
90后华人副教授突破30年数学猜想！结论与生成式AI直接相关
90后华人数学家Yuansi Chen攻破困扰数学界30多年的塔拉格兰卷积猜想，论文精确到一个log log η因子。此研究为理解高维离散空间平滑化提供论证，与机器学习、生成式AI密切相关。
谷歌AI或摘千禧年大奖！华人博士破解百年数学难题，首次捕获奇点
谷歌DeepMind与顶尖机构合作发布重磅论文，用AI在三种流体方程中发现新型不稳定“奇点族”。借助“物理信息神经网络”，开创研究新范式，为数学等多领域带来突破，或攻克千禧年大奖难题。
扩散语言模型扛把子LLaDA迎来新版本，数学、代码、对齐能力均提升
中国人民大学与蚂蚁集团团队基于前期 8B 扩散语言模型 LLaDA，提出方差缩减的偏好优化方法 VRPO，推出 LLaDA 1.5。它在数学、代码、对齐任务上性能提升，VRPO 为扩散语言模型对齐提供框架。
LLM助力突破尘封60年数学猜想！北大王立威团队大幅刷新斯坦纳比下界
北大王立威团队构建基于 LLM 的框架，聚焦 Gilbert - Pollak 猜想，将二维平面斯坦纳比从 0.824 改进到 0.8559。该进展被陶哲轩收录，工作已被 ICML 2026 接收，代码和证明均已开源。