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刚刚，Anthropic开源Claude挑战黎曼猜想的4篇论文
Anthropic开源未公开版本Claude挑战黎曼猜想的4篇论文。Claude虽未证出猜想，但将零点在临界线上的比例下界从41.6%推到67.2%。整个过程由多智能体自主完成，还建立严格验证体系。
从“会用”到“驾驭”：AI Coding 进入生产环境的真实碰撞
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目，邀网易游戏林香鑫等探讨 Coding Agent 重构软件工程环节。嘉宾分享了 AI Coding 在生产环境的变化、MCP 等概念作用、代码质量保障、Agent 权限及 AI 原生研发体系建设等观点。
“客户测950，不到一周下单了”，DeepSeek V4 逼出昇腾真功夫
昇腾计算业务副总裁张良透露昇腾近期销量好、认可度提高，大量客户基于其做训练。DeepSeek V4 考验昇腾，其超节点产品均支持。昇腾还对芯片体系和软件栈升级，拒绝仿 CUDA，坚持自主构建生态。
人多不管用！智能体团队别盲目扩张，最新综述给出三大维度
随着大语言模型驱动的多智能体系统快速发展，核心问题是有些系统规模扩大后会失稳、低效。美国、英国和澳大利亚研究人员提出三维分类框架描述大规模智能体网络，指出真正决定系统表现的是三种机制组合。
在AI彻底接管科研之前，我们和三位人类科研工作者聊了聊
在AI重塑科研各环节的当下，DeepTalk邀请三位研究者探讨相关问题，包括AI科学家能力边界、论文价值变迁等。如朱熹指出AI目前知识多为先验，刘昊琨认为其缺‘科研品味’，还交流了论文传播、评审等看法。
拿着做数学题的 PRM 来评判 Agent 调用工具，基本是行不通的！
目前评估体系多为结果导向，在工具调用上缺乏像样的PRM基准。Arizona State University和Intuit AI Research研究者推出ToolPRMBench，指出用做数学题的PRM评判Agent调用工具行不通，还介绍了其构建方法、训练范式和实验结果。
源神！Twitter推荐算法被马斯克悄悄开源了
马斯克将X平台（原Twitter）「为你推荐」信息流算法开源，不到一天冲到5000 Star。该算法将站内与站外内容合二为一，用基于Grok的Transformer模型统一排序，移除手工特征与大部分启发式规则。
GPT-5准确率不足40%！北大发布多模态、高难度化学基准SUPERChem
北大团队发布多模态、高难度化学基准SUPERChem，构建评估大语言模型化学推理能力新体系。测试显示，GPT - 5准确率仅38.5%，与低年级本科生相当，且模型在高阶推理有短板，该基准为模型优化指明方向。
这大概是我见过最通俗易懂的AI发展历程科普详文了
文章从历史时间线出发，介绍AI诞生、发展历程，涉及细分技术模块。结合案例说明AI在不同阶段的应用，如早期机器翻译、垃圾邮件过滤。还探讨AI大模型、智能体等概念，分析调优方法和‘幻觉’问题，展望其未来前景。
斯坦福7B智能体全面超越GPT-4o，推理流登顶HF
传统智能体系统难兼顾稳定性和学习能力，斯坦福等团队提出AgentFlow框架，通过模块化和实时强化学习优化策略，使7B参数模型在多任务上超越GPT - 4o等大模型，为AI发展提供新思路。