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推理正确率下降65.5%！斯坦福、MIT等用「不等式」拷问AI逻辑极限
大语言模型在数学证明常现推理漏洞，斯坦福等高校团队提出IneqMath基准评估其严谨性。用不等式证明题切入，拆解为子任务，构建评测体系，用LLM - as - Judge审查。结果显示模型推理正确率低，存在结构性缺陷。
杨立昆亲自指导开源世界大模型，为AI Agent打造超级大脑
今天凌晨，Meta开源世界大模型V - JEPA 2，它用超大规模数据集训练，能让AI Agent理解物理世界。图灵奖得主杨立昆参与开发并推荐。模型经多方面改进，还拓展用于机器人规划和视频问答，效果良好。
陶哲轩重写20年本科经典教材！Lean编程数学证明，GitHub已放出
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。
12.4K 标星！开源AI编程神器 Dyad，v0、Bolt的开源平替！
AI 编程领域的 v0、Lovable、Bolt 等平台虽降低开发门槛，但有联网、隐私等问题。开源项目 Dyad 可作其替代方案，支持本地运行、多模型，能与 IDE 等集成，已获 12.4K 标星。
AI能否「圣地巡礼」？多模态大模型全新评估基准VIR-Bench来了
来自日本高校和企业团队提出多模态大模型评估基准 VIR-Bench，用于评测 AI 对旅行视频中地理位置与时间顺序的理解。它将任务拆解，构建数据集，实验显示模型虽有改进但性能远未达标，指明了大模型进化方向。
中美AI竞争的四种未来：OpenAI情报与调查团队指出决胜点
OpenAI情报与调查团队对中美未来几年AI竞争进行推演，指出美国有资本、算力等优势，但面临电力等问题；中国靠国家意志推动，有工业协调等优势。未来博弈有四种结局，决胜看中国算力自救、全球‘朋友圈’和本土市场消化能力。
AI也能换岗了！Anthropic教智能体交接班，不怕长任务断片
Anthropic设计出长时智能体运行框架，让AI跨越数小时任务渐进式推进。其采用双智能体架构，结合环境管理方法，提升全栈Web应用开发稳定性，但仍有通用与多智能体架构选择等开放问题。
开源AI真人级互动老师，多Agent+可视化画布，函数/思维导图实时作图！
本文介绍开源项目ChatTutor，它是可视化互动式AI老师，能边说边画。有数学画布、思维导图等功能，未来将支持代码、物理等画布，可用于解题、备课等，已上线chattutor.app。
追觅CES亮剑：一台AI具身机器人的洗衣革命｜甲子光年
2026年CES上，追觅推出首款AI具身洗护机器人，可完成洗衣全流程。它整合多系统，展示新创新逻辑。具身智能分阶段发展，追觅结合制造与技术，欲降低用户洗护成本，但落地仍面临挑战。
数学推理热潮下的冷思考！如何训练真正"全能"的推理模型？
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。