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11位顶尖数学家发了篇没结果的论文，陶哲轩推荐都关注一下
11位顶尖数学家发起First Proof实验，设计10道研究级数学问题，检验AI独立解决问题的能力。陶哲轩认为实验有趣，当前AI一次性提示难解题，截止期限前成果值得关注。
永别了，互联网！Anthropic联创爆料：人类彻底出局
Anthropic联创Jack Clark警告熟知的互联网正在消亡。Moltbook作为专为AI智能体打造的社交网络，预示未来互联网将由智能体主宰，人类会感孤独，或需翻译智能体解读局面。
装了 AI 大脑的 Grep
本文介绍了 mgrep 工具，它有自然语言搜索、支持多语言多模态等特点。还说明了使用方法，如安装、登录、索引项目和搜索等，能与编码 Agent 配合，可补充 grep 进行代码搜索。
承认自己开源不行？转型“美国DeepSeek”后，两个谷歌研究员的AI初创公司融到20亿美元，估值暴涨15倍！
AI创业公司Reflection AI由两位前Google DeepMind研究员创立，仅一年就完成20亿美元融资，估值达80亿美元。它从编程领域起步，推出代码理解智能体Asimov，现转型为开源替代公司，要打造开放模型。
北大校友、华人学者金驰新身份——普林斯顿大学终身副教授
华人学者金驰宣布在普林斯顿晋升为终身副教授，任命2026年1月16日生效。他在机器学习理论领域贡献大，为LLM崛起提供数学基石，解决非凸优化和强化学习样本效率等问题。
Agent下半场！比Prompt更重要的是「上下文工程」，Anthropic首次系统阐述
Anthropic发文章阐述上下文工程，指出构建语言模型重点正从提示工程转向上下文工程，探讨了其与提示工程区别、重要性，给出实践指导原则、新趋势及应对长时程任务策略。
Thinking Machines 发布 Tinker，重新定义 LLM 微调的边界
Thinking Machines 发布工具 Tinker，它是灵活的语言模型微调 API，采用‘责任分工’模式，让研究者专注算法创新，不用被运维细节拖累。此模式获 Karpathy 赞赏，目前 Tinker 开始内测，理念受欢迎。
RLHF与RLVR全都要，陈丹琦团队最新力作将推理能力拓展到通用智能
普林斯顿大学陈丹琦团队发布学术成果，提出基于模型奖励思维的强化学习（RLMT）方法，弥合专门推理与通用对话能力差距，将链式思维优势扩展到更广泛范围，提升整体对话表现。
Qwen又立功，全球最快开源模型诞生，超2000 tokens/秒！
全球最快开源大模型K2 Think诞生，速度超2000 tokens/秒，由阿联酋机构与公司合作推出，基于Qwen 2.5 - 32B打造。实测速度快且答案准确，主要为数学推理开发，团队已发布技术报告。
谷歌AI新里程碑：一个能「做研究」的系统诞生了，用LLM+树搜索编写专家级软件
谷歌提出能帮科研人员编写「专家级」科研软件的AI系统，融合大语言模型和树搜索，可整合重组知识构建新思路。在多领域超人类表现，但局限于可量化任务。