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突发！Claude挑战黎曼猜想「失败」，却意外刷新37年数学纪录
AI向黎曼猜想发起挑战，Anthropic的Claude研究版本虽未攻克该猜想，但将黎曼ζ函数中已知至少位于临界线上的零点比例下界，由41.6%提高到了67.2%，这可能是解析数论领域重大进展。
Think in Games：做一个在王者荣耀中会玩和思考的Agent
文章介绍论文《Think in Games: Learning to Reason in Games via Reinforcement Learning with Large Language Models》，指出当前AI在游戏领域面临的困境，提出TiG框架结合大语言模型与强化学习，打造既会做又会说的AI，实验验证其高效性。
奥特曼亲自上阵，Images 2.0登顶王座！大米刻字，生图跨入GPT-5时代
OpenAI上线ChatGPT Images 2.0，奥特曼称其是从GPT - 3到GPT - 5的飞跃。它是首个‘会思考’的图像AI，能精准听懂中文指令、渲染复杂UI，在Arena榜单登顶，解决了多语言、风格等痛点。
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。
让大模型上车：理想汽车硬件协同设计算出最佳边缘模型
长三角洲AI实验室、中科院、理想汽车等找到大语言模型硬件协同设计寻优之路，在相同延迟下降低端侧模型困惑度，压缩模型架构挑选时间。研究揭示缩放定律，打造硬件感知建模框架，找到精度与延迟最优解。
刚刚，Thinking Machines Lab首次发长文，揭开LLM推理不确定性真相
Thinking Machines Lab发长文《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理不确定性的真正元凶是缺乏批次不变性，还解释核函数计算中数字加法顺序问题，介绍使核具有批次不变性的方法并给出实验结果。
CVPR 2026 | 从视觉Token内在变化量出发，实现VLM无损加速1.87倍
随着高分辨率图像与长视频处理需求增长，大型视觉语言模型推理效率成瓶颈。V²Drop从视觉Token内在变化量出发，采用多阶段渐进式剪枝策略，实现无损加速，在图像和视频理解场景表现卓越。
首次！AI智能体破解「纳什均衡」，大模型学会博弈论｜Cell子刊
多所高校研究团队开发出PrimeNash大语言模型智能体框架，能自动推导纳什均衡闭式解析解并生成证明。它模拟人类科研路径，分三模块求解，经经典博弈验证，还在碳市场博弈展现应用潜力。
百度0.9B参数模型登顶全球第一，聊聊PaddleOCR-VL背后的技术细节
百度PaddleOCR-VL模型仅0.9B参数，在OmniDocBench V1.5榜单获92.6分全球第一，在多能力维度达业界最佳，能处理109种语言。其采用两阶段架构，结合优质训练数据，实现高性能与低内存、快速度的平衡。
实测可灵3.0 - 属于每个人的导演时代。
可灵更新至3.0版本，将视频模型能力提升到新高度。它有分镜和语言两大升级方向，还升级了Omni模型。可灵3.0适合文生视频等，3.0 Omni擅改视频，二者结合能覆盖多数视频生成场景。