「千禧年数学难题」共找到 1566 篇相关文章
比人类专家快2倍，斯坦福联合英伟达发布TTT-Discover：用「测试时强化学习」攻克科学难题
斯坦福与英伟达等机构联合提出 TTT - Discover 方法，让 LLM 在测试时强化学习。它在多任务上成绩出色，如在数学、GPU 内核等领域超越人类和其他 AI，计算成本低，或为持续学习打开新空间。
教多模态大模型学会“反思”和“复盘”，上交&上海AI Lab重磅发布MM-HELIX&AHPO，破解多模态复杂推理难题
上海交通大学和上海人工智能实验室研究团队带来MM - HELIX，这是完整生态体系，赋予AI长链反思性推理能力。其含基准测试、数据集、优化算法，搭载相关技术的模型表现优异，部分成果已开源。
1.5B推理模型新SOTA，RL训练新解法打破「简单题过拟合、难题学不动」的魔咒
QuestA通过在训练中注入解题提示，实现两项成果：在1.5B模型上实现Pass@1的SOTA性能，还提升了Pass@k性能。它解决了RL训练中简单与困难任务的权衡问题，为开发强推理模型打开大门。
阿联酋K2横空出世，数学、代码样样行，速度全球最快，GPT-4看了都得抖三抖
阿联酋穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学与G42公司联合推出开源AI推理系统K2 Think，基于Qwen 2.5 - 32B模型。它靠六项技术性能出众，在多领域测试成绩好，还以小参数量媲美大模型，且全面开源。
谷歌与OpenAI同获ICPC 2025金牌！GPT-5满分夺冠，Gemini攻破人类队伍都没解出的难题
ICPC是计算机程序设计领域的“奥林匹克”。今年GPT - 5满分、Gemini 2.5 Deep Think解10题，达金牌水准，超越人类强队，标志AI在算法竞赛“超车”，证明其具备临场推理等能力。
刚刚！OpenAI训练GPT-4b攻克诺奖级“细胞再生”难题：效率狂飙50倍，连DNA损伤都能修复
OpenAI联手Retro Biosciences研发GPT - 4b micro用于蛋白质工程，让诺奖级细胞再生技术效率提升50倍，设计的新蛋白质还有DNA损伤修复功能，结果在多方面获验证。
监督学习也能从错误中学习反思？！清华英伟达联合提出隐式负向策略爆炸提升数学能力
清华大学与英伟达、斯坦福联合提出监督学习方案NFT，在RFT算法基础上构造“隐式负向模型”利用负向数据训练。该策略弥合监督与强化学习差距，其损失函数梯度和GRPO在On - Policy条件下等价。
因果发现大模型迎来「理论破局」： DAG-FM 破解异质机制下的因果图识别与涌现难题 | GAIR Paper 116
浙大、清华与稳准智能联合发布因果发现大模型DAG - FM，解决了现有模型缺乏理论基础、易产生非法环路和显存爆炸问题。它在理论上证明因果图可识别，架构上避免环路，处理数据能力强，还将推进特定领域预训练。
只训练数学，却在物理化学生物战胜o1！新强化学习算法带来显著性能提升，还缓解训练崩溃问题
上海创智学院、上海AI Lab的MM - Eureka系列工作提出新强化学习算法CPGD，缓解训练崩溃问题，提升性能。还构建多模态强化学习框架，推出MMK12数据集和MM - PRM模型，开源相关成果。
GPT-4o-Image仅完成28.9%任务！上海AI实验室等发布图像编辑新基准，360道人类专家严选难题
上海人工智能实验室等团队针对图像编辑AI提出问题，推出RISE任务及配套评测基准RISEBench。测试九个视觉编辑模型，结果显示当前模型完成复杂指令能力欠缺，闭源与开源差距大。