「数学研究目标」共找到 2660 篇相关文章
微软研究院BioEmu登上Science，用生成式AI重塑蛋白质功能研究
7月10日，微软研究院AI for Science团队在《Science》发表成果，提出生成式深度学习模型BioEmu，结合多类数据训练，能模拟蛋白构象变化，有多项核心创新，已开源，未来将拓展应用场景。
OpenAI反挖四位特斯拉、xAI、Meta高级工程师，目标星际之门
本周二消息，OpenAI从特斯拉、xAI、Meta等公司挖来四位工程师加入扩展团队，该团队负责“星际之门”项目，构建AI基础设施。此前Meta挖走多位OpenAI员工，OpenAI承诺正面交锋。
刚刚，英伟达任命新首席研究科学家！95后，本科来自清华
老黄现身与两位华人合影，确认Banghua Zhu加入Star Nemotron团队，Jiantao Jiao入职英伟达，两人曾联合创办Nexusflow。他们背景硬核，成果丰富，英伟达或借此布局企业级智能体。
伯克利斯坦福联手造出「科研预言家」：77%准确率押注研究想法前景
伯克利和斯坦福团队让GPT - 4.1变身「科研预言家」，从顶会提取想法对比案例训练，不借助实验验证，靠推理押注。其在公开题库测试、人类专家团战等测试中表现出色，还能预测AI新点子。
孪生素数猜想被GPT-6新突破！北大数学07级又出现了
OpenAI发布数学论文，宣布GPT-6 Astra在孪生素数猜想上有新进展，用Lean形式化证明把连续素数间距的上界从246推到186。此外，其3D生成效果出色，Codex还新增可搜索笔记功能。
AI学会左脚踩右脚自进化？Meta华人新研究改写Agent法则
Meta华人学者Jenny Zhang联合多机构研究者提出新智能体框架HyperAgents（DGM - H）。它打破任务能力与自我改进能力需对齐的局限，能跨任务自我改进，还自动生成基础设施，或改写Agent竞争规则。
VL-LN Bench：模拟「边走边问找具体目标」的真实导航场景
上海人工智能实验室等研究者完成VL - LN Bench，模拟真实导航场景。它构建自动化数据收集管线，依托InternVLA - N1训练评测。结果显示主动对话可提升表现，但当前方法在实例感知对齐等环节有短板。
字节即梦张楠：帮人类提升创造力，才是更有意义的「目标函数」
在极客公园IF 2026创新大会上，张鹏与字节跳动即梦张楠探讨人与AI等内容。还放映AI短片《老妈的心愿》，全程由AI创作。张楠介绍合作计划，谈及创作挑战、AI与人关系、Sora与抖音差异等内容。
Yann LeCun离开Meta后首篇论文？使用了宇树机器人做研究
伯克利、纽约大学等团队发表论文，提出GenMimic方法，让机器人能零样本复现AI生成视频动作。Yann LeCun是共同导师之一。团队构建GenMimicBench数据集，经仿真和真实实验验证方法可行。
谢赛宁盛赞字节Seed新研究！单Transformer搞定任意视图3D重建
字节Seed康炳易团队的最新研究成果Depth Anything 3（DA3），获谢赛宁盛赞。它架构简单，能从多种输入中精准算出物体深度、还原相机位置，在新视觉几何基准上表现出色，核心秘诀是极简设计。