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超越DeepSeek-R1，数学形式化准确率飙升至84% | 字节&南大开源
字节跳动Seed团队与南京大学联合发布CriticLean框架，将数学自然语言到Lean 4代码的形式化准确率从38%提升至84%。该框架创新性地将评估模型置于核心，解决语义对齐等问题，还构建了相关基准测试和数据集。
统计学最高荣誉回归华人！苏炜杰：AI需要一门新的数学语言
2026年，宾夕法尼亚大学苏炜杰教授获统计学界“诺贝尔奖”考普斯会长奖。他认为AI时代统计学会更重要，还提出AI需新数学语言，访谈中分享诸多对AI的思考与见解。
OpenAI「解决」10道数学难题？哈萨比斯直呼「尴尬」，LeCun辛辣点评
OpenAI研究员宣称GPT - 5「发现」10个悬赏数学难题的解决方法，舆论误以为是解题方法，后发现只是检索到已有文献，引发学界大佬群嘲和对AI夸大宣传的讨论。
AI数学能力暴涨100%，自进化直逼RL极限！CMU新作颠覆认知
数据枯竭成AI发展瓶颈，CMU团队提出SRT方法，让LLM自我进化，提升数学与推理能力，性能逼近传统强化学习。研究还分析其局限，提出缓解奖励作弊策略及应对模型崩溃的方法。
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。
一篇被证明“理论有误”的论文，拿下了ICML2025时间检验奖
2015年发表的Batch Normalization论文在ICML 2025会议获时间检验奖。它引用超6万次，推动了深层神经网络发展。虽2018年被指理论有误，但仍有新研究发现其对训练过程的根本影响。
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。
超越宇宙极限：第六位海狸数再次突破，无法用常规数学符号表达
本文介绍「忙碌海狸数」，其前五项为1、6、21、107、47176870。研究人员先后确定前四个数，如今BB(6)再突破，新下界需用新数学符号表达。还回顾探索历程，提及社区用Coq证BB(5)，并指出BB(6)真实值难测。
不平衡数据下对比学习的理论分析：从训练动态到剪枝解决方案
本文第一作者为新泽西理工学院廖海旭。对比学习在类别不平衡数据下面临挑战，此前研究未考虑其影响。本文构建理论框架刻画训练动态，定量分析少数特征影响，提出剪枝算法增强少数特征学习，实验验证其有效性。
啊？微博7800美元训的大模型，数学能力超了DeepSeek-R1
近日，微博发布自研开源大模型VibeThinker，15亿参数却在数学测试上击败6710亿参数的DeepSeek R1，后训练成本仅7800美元。其为AI产业带来新思考，还将推动微博AI应用发展。