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OpenAI「解决」10道数学难题？哈萨比斯直呼「尴尬」，LeCun辛辣点评

OpenAI研究员宣称GPT - 5「发现」10个悬赏数学难题的解决方法，舆论误以为是解题方法，后发现只是检索到已有文献，引发学界大佬群嘲和对AI夸大宣传的讨论。

原方智能正式启动，由林浩鑫与唐开强创立，技术源于 LAMDA 团队八年研究。其目标是使机器在物理世界形成对世界的'信念'，以世界模型为核心技术路线，将研究成果推向开放物理世界。

新智元报道，近期多家巨头裁员17万，AI成“罪魁祸首”。但Scale AI和Center for AI Safety研究指出，全球六大顶尖AI自动化率不到3%，新基准RLI评估显示其执行有经济价值项目能力有限。

陶哲轩迷上形式化数学证明，开设YouTube账号分享用Lean形式化证明的视频，还发布开源项目，将经典教材《Analysis I》定义、定理和习题「翻译」成Lean代码，项目可作学习资料，部分内容已完成翻译。

论文评估20余个开源推理模型在多领域表现，发现多数模型数学成功难迁移。揭示微调方法（RL vs SFT）决定能力泛化，SFT像‘填鸭’，RL似‘思维健身’，为构建通用推理智能体提供新路径。

帝国理工学院等机构研究人员发表论文，指出大型语言模型（LLM）学习中会自发演化出类似生物大脑的协同核心结构。研究对多个模型剖析，揭示其内部处理规律，为大模型可解释性开辟新路径。

本文介绍「忙碌海狸数」，其前五项为1、6、21、107、47176870。研究人员先后确定前四个数，如今BB(6)再突破，新下界需用新数学符号表达。还回顾探索历程，提及社区用Coq证BB(5)，并指出BB(6)真实值难测。

学界常用「监督微调（SFT）+ 强化学习（RL）」训练大模型。但新研究发现，SFT 会引发「伪推理路径」，阻碍推理进步。相比之下，直接进行 RL 训练，模型多模态推理上限更高，该团队训练的模型还刷新了纪录。

本周四，2025年谷歌研究学者计划获奖名单公布。该计划为鼓励与科研人员合作、推动科技进步而设，申请人需为高校教职人员，获奖者最高可获6万美元奖金。本文列出了部分获奖华人学者信息。

最新研究发现模型规模和通用语言能力与处理敏感内容判断能力无直接关联，开源模型表现不错。通过提出的训练方法，在非推理和推理型模型上缓解过度拒绝问题，提升AI实用性和可靠性。