「定理证明器」共找到 575 篇相关文章
大语言模型离“数学证明高手”还有多远？斯坦福、伯克利、MIT 团队提出 IneqMath 评测标准
现在很多大语言模型常给出看似正确的结论，但推理过程却有问题。斯坦福、伯克利和MIT团队提出新思路，构建IneqMath数据集及‘AI数学裁判系统’，研究发现很多模型推理不严谨，还给出两个提升准确率的办法。
马斯克「世界模拟器」首曝，1天蒸馏人类500年驾驶经验！擎天柱同脑进化
特斯拉官宣「世界模拟器」，可模拟、合成自动驾驶的「孪生世界」，生成不同视角和长尾场景。它基于端到端神经网络，有学习人类价值观等优势。还能用海量数据解决难题，输出可解释中间结果，为自动驾驶和擎天柱训练服务。
ENG APPL COMP FLUID | 西北工业大学曹文博、张伟伟等：基于参数化神经网络求解器的层流翼型绕流代理模型
近年来，PINNs在流体力学中受关注，但在高维参数化与复杂流动问题中受限。西北工业大学曹文博团队基于TSONN构建层流翼型绕流参数化求解器，训练出强泛化能力的代理模型，为工程层流气动分析提供新方案。
NeurIPS 2025 | 面向具身场景的生成式渲染器TC-Light来了，代码已开源
TC-Light 是中科院自动化所张兆翔教授团队研发的生成式渲染器，能对长视频序列重渲染，减少 Sim2Real Gap 及实现数据增强。它克服了时序一致性和计算开销挑战，性能优于现有技术，论文与代码已开源。
一次代码提交=250万美元！xAI被开除工程师大爆料，揭秘马斯克“人类模拟器”秘密项目
xAI技术成员Sulaiman Ghori在播客披露公司内幕被开除。他透露了“人类模拟器”项目、算力工厂建造细节、内部工作文化等敏感信息，还描绘了充满马斯克风格的xAI工作画像。
“神经-符号”融合规划器性能显著超越o1：借鉴人类运动学习机制｜中国科学院磐石研发团队
中国科学院磐石研发团队提出新型“神经 - 符号”融合规划器，融合神经与符号规划系统优势，借鉴人类运动学习机制构建双向规划机制，在规划覆盖率和效率上显著超越OpenAI o1，已加入“磐石·科学基础大模型”。
正交化之外是什么？微软等提出ARO优化器：训练提速1/3，揭示矩阵优化新「蓝海」
微软研究院联合多校发布论文，提出新优化器 ARO。它将梯度旋转作为原则，能让大模型训练提速约 1/3，比 Muon 高效 10% - 15%，还能全模型优化，揭示了矩阵优化新方向。
CNSNS｜西工大曹文博、张伟伟：克服优化求解器中的损失条件数瓶颈：一种良性损失函数
基于优化的偏微分方程求解方法受关注，但实际慢于经典迭代求解器。本文从条件数角度审视效率瓶颈，指出标准MSE损失导致条件数平方放大、减缓收敛。提出稳定梯度残差损失SGR，在收敛速度与稳定性间建立平衡，实验验证其有效性。
华人女学霸AI杀疯！本科最难数赛12题全对，自主证明首次公开
24岁华人女学霸Carina Hong初创打造的AxiomProver，在2025 Putnam数学竞赛拿下满分，其自主生成的Lean证明也公开。该竞赛是北美本科生数学竞赛天花板，人类满分罕见。此外，GPT - 5.2 Pro数学表现也很强，引发“奇点将近”之感。
沈向洋解读AI演进五大维度！IDEA研究院发布“万物可抓取”模型，GPU渲染器打破国外垄断
沈向洋分享梳理智能演进的五个维度，包括算法范式、智能载体等，指出机会不仅来自技术本身。此外，IDEA研究院还发布“万物可抓取”DINO - X Grasp模型、MoonBit编程语言、GPU渲染器Smart等创新成果。