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数学大佬在前面拓荒，AI研究员在后面捡宝，菲尔兹奖还能拿来破AI「黑盒」？
菲尔兹奖级纯数学成果落地大模型训练。佛罗里达大学团队用三维挂谷猜想解决大模型“黑盒问题”，GeoLAN加几何约束，效果显著。菲尔兹奖得主Jacob将入职OpenAI，AI在数学领域成果频出。
首个英文原生「弱智吧」！逻辑谬误数据集与生成框架来了 | AAAI'26
研究发现大模型判断逻辑谬误易误报正常句子，但分类能力较强。研究人员构建英文逻辑谬误基准SMARTYPAT - BENCH，开发生成框架SMARTYPAT，为大模型逻辑评估提供新思路，可用于多领域。
硅谷豪赌算力烧到停电，中国团队反向出击！这一刀，直接砍碎Scaling Law
硅谷陷入算力战争，OpenAI、马斯克等豪赌Scaling。但Anthropic指出模型大、算力多不一定聪明。Yuan 3.0 Flash登场，用RAPO+RIRM解决过度思考，降低推理token，在多模态任务表现出色，引发开发者关注。
人物一致性新王Nano Banana登基，AI图片编辑史诗级升级。
Nano Banana是神秘的AI绘图新模型，大概率出自Google。它生图一致性超强，在人物一致性、背景替换等多方面测评中完胜GPT - 4o等模型。虽仅在LMArena盲测随机出现，仍值得一试。
数学编码超越O3-high，英伟达版「DeepSeek R1二代」推理模型开源~
Nvidia开源OpenReasoning-Nemotron系列模型合集，采用Qwen2.5架构，基于500万条轨迹训练。评测输出长度最高64K token，多版本刷新SOTA。其‘heavy’模式有独特能力，32B版在数学与编程基准超越O3（High）。
维纳智能登上Nature通讯：AI不只会回答问题，开始生成高精度行业数据
维纳智能登上Nature通讯，其让大模型自动生成高精度推理数据，用闭环反馈驱动专业Agent自主演化。该公司在多领域交出工业级精度答卷，还解决了Agent泛滥的困局，推出多款创新产品。
听说，大家都在梭后训练？最佳指南来了
大模型时代，Scaling Law 边际效益递减，业界转向后训练。《Post-training 101》博客可助初学者入门，涵盖从预训练到指令微调、SFT 原理、多种强化学习技术及模型评测方法等内容。
英伟达全新开源模型：三倍吞吐、单卡可跑，还拿下推理SOTA
英伟达推出专为复杂推理和agnet任务打造的开源模型Llama Nemotron Super v1.5，实现SOTA表现，吞吐量提至前代3倍，可单卡高效运行。它采用NAS优化架构，经多数据集训练，现已开源。
Gemini 3来了，Software 3.0也快了
作者认为Gemini 3是目前最好的模型，编程时前端用Gemini 3，后端用Codex。无编程需求时，它也能助力信息处理。Google推出Generative UI，二者结合让我们接近Software 3.0。
微软：LLM上下文学习并非真的学习！
微软研究指出大模型上下文学习（ICL）虽数学上符合学习定义，但只是拟合prompt内统计规律，非掌握任务本质。通过大量实验，得出如例子越多模型表现越好、语言不重要统计重要等7条关键发现。