「数学悬案」共找到 363 篇相关文章
首次曝光！OpenAI新一代旗舰Astra换上“循环深度”推理架构：用计算深度换参数规模
9月2日消息，OpenAI将推出的旗舰模型Astra采用“循环深度”新技术，用较小模型实现庞大模型性能，降低成本。但该技术会让AI推理过程不可读，加重安全担忧，此前奥特曼已因Astra“能力过强”踩刹车。
Codex「额度黑洞」终于查清！真凶竟是这个小功能
折腾一周，Codex「额度消耗过快」悬案告破。OpenAI Codex负责人Tibo Sottiaux认了三处Bug，如自动给对话起名字小功能额度消耗远超预期。官方还对所有付费订阅做完整额度重置。
马斯克惊叹！DeepSeek和Kimi先后出手，捅破了Transformer的「潜规则」！
文章介绍了DeepSeek和Kimi在残差连接上的突破。DeepSeek让连接权重可学习，用数学约束保证稳定性；Kimi将注意力机制用于层间连接，解决了更根本的问题，性能提升显著。
菲尔兹奖成果首次被AI完整形式化，Gauss20万行代码改写数学史？
Math, Inc. 公司用 Gauss 智能体完成 8 维和 24 维空间最优球体堆积定理形式化证明，代码约 20 万行。该定理最初由 Maryna Viazovska 及其合作者证明，这是本世纪首个被完全形式化证明的菲尔兹奖成果。
谷歌DeepMind最新论文，刚刚登上了Nature！揭秘IMO最强数学模型
谷歌DeepMind的AlphaProof在IMO获接近金牌的银牌成绩。它结合大模型直觉、强化学习和Lean形式化证明解题，虽在速度、泛化和读题上有局限，但开启了人类数学家与AI协作新阶段。
告别微调！腾讯提出Training-Free GRPO：无需更新参数，还能保证泛化性，成为传统RL的有力替代
大型语言模型在专业领域表现不佳，传统微调方法成本高、易过拟合。腾讯优图实验室提出Training - Free GRPO，无需更新参数，通过上下文学习提升性能，成本低且泛化性好，是传统强化学习有力替代。
Bug变奖励：AI的小失误，揭开创造力真相！
最新研究发现，AI的「创造力」并非额外能力，而是架构副作用。扩散模型本应是复制机器，却画出奇怪图像。研究者基于规则构建数学系统，证明了这一观点，还推测人类灵感或许同理。
Claude Sonnet 4.5发布，多领域性能超越GPT-5和Gemini 2.5 Pro
Anthropic发布Claude Sonnet 4.5，是目前最强编程模型，在多领域性能超GPT - 5和Gemini 2.5 Pro。操作电脑、数学推理能力提升，产品更新功能丰富，安全性增强，价格不变，获多家公司认可。
奥特曼：ChatGPT只是意外，全能AI智能体才是真爱！Karpathy：7年前就想到了
当全球为ChatGPT喝彩，OpenAI的MathGen团队秘密锻造AI「推理」能力，打造全能AI智能体。OpenAI坚信推理能力可复制到各领域，未来AI智能体将颠覆一切，如今围绕人才的战争已白热化。
监督学习未死，一题训练五小时起飞！华人学者新方法20倍训练效率释放大模型推理能力
大模型推理能力研究中，RL训练资源成本高、不稳定，传统SFT低数据量易过拟合。加拿大滑铁卢大学华人团队提出One - Shot CFT方法，用一题多解多点评训练，仅需约5个GPU小时，效果好、稳定性强。