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人类遗忘的难题解法，被GPT-5重新找出来了
GPT-5 Pro从埃尔德什问题定位到关键文献，发现该“未解决”数学难题早在2003年已被解决。此前网友曾热烈讨论此问题，此外，有教授称GPT-5 Pro能快速发现论文漏洞。
Google | 发布革命性编码智能体：AlphaEvolve，突破数学极限！
DeepMind 发布由 LLMs 驱动的进化编码智能体 AlphaEvolve，能演化代码库用于算法发现和优化。它结合 LLM 创造力与自动化评估，减少幻觉，在谷歌计算生态、数学算法等多领域有巨大应用潜力。
刚刚，2025哥德尔奖出炉！破解30年难题，十年论文摘桂冠
2025年哥德尔奖揭晓，康奈尔大学副教授Eshan Chattopadhyay与导师David Zuckerman凭借2016年论文《Explicit Two-Source Extractors and Resilient Functions》获奖。论文构造显式双源提取器，解决近三十年难题，还建立伪随机性研究子领域联系。
10% KV Cache实现无损数学推理！这个开源方法解决推理大模型「记忆过载」难题
推理大模型推理时易现冗余问题，R-KV开源方法登场，显存降90%、吞吐提6.6倍、准确率达100%。它通过实时对token排序解决冗余，还经多步骤压缩KV缓存，性能测试表现出色，适用多场景。
人格向量：大模型性格的数学解码与精准操控
大语言模型在应用中会出现危险行为偏移与训练引发的非预期偏移，传统方法难监控干预。本文发现人格特质在线性方向表现为“角色向量”，实现提前预测、实时监控和主动控制，为AI安全提供数学框架。
用 Docker 跑大模型训练，Unsloth 解决了环境配置难题
Unsloth AI 发布 Docker 镜像版本，解决本地训练大模型环境配置难题。拉镜像就能训练，依赖和示例 notebook 都打包好。使用简单，不过有暂不支持 Mac 系统等限制，单卡 NVIDIA GPU 场景较适用。
数学家跨界找到百年难题最优解，能给无线通信领域带来新思路
数学家Boaz Klartag跨界破解高维空间球体堆积难题，用被弃老方法找到最优解，使给定d维空间球体堆积数量扩至先前纪录的d倍，为无线通信领域带来新思路。
重磅！Google 推出AlphaEvolve 实现算法自我进化，将颠覆数学与计算机科学！
Google DeepMind发布革命性的Gemini驱动编码代理AlphaEvolve，能设计并优化算法。它发现更快矩阵乘法算法、解决开放性数学问题，还优化了Google多方面计算基础架构，未来跨领域应用前景广。
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。
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。