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14B打败671B！微软rStar2-Agent在数学推理上超过DeepSeek-R1
如今的大语言模型推理能力关键在于测试时扩展，但长思维链有局限。微软研究团队用主动式强化学习探索，成果 rStar2 - Agent 方法训练出 14B 的 rStar2 - Agent - 14B 模型，性能超 671B 的 DeepSeek - R1。
Gemini再揽金牌，力压大学学霸，AI数学推理时代来了！
苏黎世联邦理工学院博士生在大学生国际数学竞赛（IMC）测试了Gemini三种模式，其表现远高于金牌门槛，远超普通大学生。研究人员还从模型输出提取见解，展现了Gemini在数学推理上的优势，凸显AI数学推理能力日益强大。
陶哲轩最新演讲：数学正在进入“工业时代”
当地时间7月24日，菲尔兹奖得主陶哲轩在2026年国际数学家大会上发表演讲，指出AI参与数学研究，或使数学站在类似历史节点，研究方式和价值体系受挑战，还探讨了AI对数学研究各方面的影响及应对方向。
陶哲轩亲自曝光：AI破解数学难题，竟全是「抄」的？
数学大神陶哲轩发现，AI声称破解的Erdos难题，实则是多年前已被人类解决的旧闻。他指出当下AI进化逻辑并非创新，而是利用算力扫描人类文献的‘长尾黑洞’，其核心价值是填补人类知识遗忘漏洞。
强化学习新发现：无需数学样本，仅游戏训练AI推理大增
莱斯大学、约翰斯・霍普金斯大学和英伟达研究团队有颠覆性发现，让多模态大语言模型玩简单游戏，无需数学样本，就能显著提升其多模态推理能力。提出的ViGaL方法在多个基准测试中表现出色。
RL救不了泛化性！揭示LLM数学Reasoning的深层瓶颈
大型语言模型在数学竞赛级任务依赖机械化推理，现有评测集有缺陷。UC Berkeley团队提出OMEGA基准量化其数学泛化能力，实验揭示复杂度引发性能崩塌等问题，指出LLM创新组合难，给出改进方向。
一周两破18年数学纪录！陶哲轩惊叹：AlphaEvolve带来久违「加速度」
人类数学家与AlphaEvolve携手，一周内两次刷新18年未破的数学纪录。先是AlphaEvolve将和差集的θ下界提升，后人类数学家Gerbicz在其基础上再进一步，展现AI与人类协作在数学研究中的惊人潜力。
美团LongCat扎扎实实做了件难事：LLM数学新天花板AMO-Bench
美团LongCat团队联合高校推出AMO - Bench，用50道原创奥赛级难题评估LLM数学能力。它解决现有基准测试痛点，经四重把关构建，测试显示顶级模型表现不佳，也揭示模型提升空间大。
刚刚，DeepMind通用科学智能体AlphaEvolve突破数学极限，陶哲轩合作参与
DeepMind发布革命性进化编码智能体AlphaEvolve，由LLMs驱动，可演化代码库、发现和优化算法。它结合LLM创造力与自动化评估，减少幻觉，在多领域应用前景大，还与陶哲轩合作探索数学应用。
OpenAI新模型让数学家集体破防？一场关于数学未来的精神危机
OpenAI下一代主要模型Astra内部版本在多数学领域给出十项新研究结果，让数学界震动。数学家看法不一，有人惊叹，有人迷茫，还有文章指出这或引发数学学科意义的精神危机。