「数学基准」共找到 1214 篇相关文章
字节Seed数学新模型，SOTA了
字节发布全新复杂数学解决模型Seed-Prover，全面超越谷歌AlphaGeometry2，在MiniF2F数据集达100%正确率。它采用引理式证明，集成几何推理引擎Seed-Geometry，还展现了卓越泛化能力。
Gemini证明数学新定理！全程没联网
Gemini内部数学版学霸模型FullProof全程不联网，帮数学家证明代数几何领域新定理，即0亏格映射到旗簇空间的motivic类等价结论。它埋下关键思路伏笔、独立给出反例，比Macaulay2更优。
菲尔兹奖得主：AI现在主要靠「抬杠」突破重大数学猜想
1998年菲尔兹奖得主Gowers发现，最近AI在数学界的轰动突破，如雅可比猜想、Erdős单位距离猜想等，多靠“找反例”实现。他指出AI热衷此，因知道得多且试得起，但目前缺“嗅觉”。
Kimi新模型数学反超DeepSeek！北大校友刘征瀛等领衔
Kimi新定理证明模型超越DeepSeek，基于Qwen2.5 - 72B打造，采用Kimi k1.5强化学习训练流程。有两大技术创新，还有精简版本，官方有Demo。双方此前比赛就打得有来有回。
AI的记忆问题解决了！最强记忆基准99%的准确率
Supermemory团队构建的实验性AI智能体流程，在LongMemEval基准测试中达近99%准确率。其技术摆脱传统限制，以新方式处理信息。ASMR创新数据摄取和检索管道，有两种回答流程，团队计划开源代码。
ChatGPT共同创造者Liam Fedus：数学之后，AI该去实验室了
本文整理了ChatGPT共同创造者Liam Fedus的播客对谈，回顾ChatGPT诞生的内部细节，分享AI领域突破逻辑，提出AI需搭建实体实验室获取真实实验数据，推进材料科学等领域突破，介绍了其创立的Periodic Labs布局。
103K「硬核」题，让大模型突破数学推理瓶颈
现有大语言模型在数学推理训练时面临数据瓶颈，腾讯AI Lab与上海交大团队推出DeepMath - 103K数据集。它规模大、难度高、数据新颖、严格去污染，让DeepMath系列模型达SOTA，还能实现推理泛化。
刚刚，GPT-5首次通过「哥德尔测试」！破解三大数学猜想
GPT - 5首次通过「哥德尔测试」，破解三大组合优化猜想。研究由海法大学和思科主导，团队设计五项测试任务，GPT - 5在三个简单问题上近乎完美，还推导出不同解法，标志AI从「学习数学」迈向「做数学」。
DeepMind爆火论文：向量嵌入模型存在数学上限，Scaling laws放缓实锤？
DeepMind一篇关于向量嵌入局限性的论文在AlphaXiv爆火。其证明向量嵌入有数学上限，Scaling laws或放缓。研究构建LIMIT数据集，测试发现即便是先进嵌入模型也难解决简单任务，揭示了RAG系统约束，让人反思Scaling Laws边界。
视频模型假装在推理？MME-CoF新基准评估12个推理维度
视频生成模型如Veo - 3能生成逼真视频，但推理能力存疑。香港中文大学等校研究者设计12项测试，发现模型只能模仿表面模式，未真正理解因果。研究推出MME - CoF基准，为评估指明方向。