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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。
让RAG真正读懂“言外之意”！新框架引入词汇多样性，刷新多项基准SOTA
ACL 2025研究提出Lexical Diversity - aware RAG (DRAG) 框架，将词汇多样性引入RAG检索与生成，解决现有方法痛点。它有两大创新模块，实验在多基准提升准确率，还将在多模型上增益，代码即将开源。
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。
AI能否「圣地巡礼」？多模态大模型全新评估基准VIR-Bench来了
来自日本高校和企业团队提出多模态大模型评估基准 VIR-Bench，用于评测 AI 对旅行视频中地理位置与时间顺序的理解。它将任务拆解，构建数据集，实验显示模型虽有改进但性能远未达标，指明了大模型进化方向。
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。
「0污染」LLM理解基准来了！20000道题14个学科全覆盖，来自微软
MMLU-CF是微软亚洲研究院推出的无污染多任务语言理解基准测试，含20000道题、覆盖14学科。通过去污染规则和闭源测试集防数据泄露，保证评估结果可靠，已在Huggingface开放。
数学编码超越O3-high，英伟达版「DeepSeek R1二代」推理模型开源~
Nvidia开源OpenReasoning-Nemotron系列模型合集，采用Qwen2.5架构，基于500万条轨迹训练。评测输出长度最高64K token，多版本刷新SOTA。其‘heavy’模式有独特能力，32B版在数学与编程基准超越O3（High）。
从Debugger到Developer : 低代码时代新基准NoCode-bench，SWE-Bench作者力荐
浙江大学牵头联合多机构推出全新评估基准NoCode - bench，直面自然语言驱动功能添加任务，发现当前最佳LLM成功率仅两成。它构建严谨，任务挑战大，指明AI软件开发改进方向，且已开源。