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聊聊Anthropic这篇最新研究，我觉得可能是AI意识诞生的前夜。
Anthropic最新研究《A Global Workspace in Language Models》，在Claude神经网络中发现与人类大脑意识通达结构功能高度相似的J空间，这结构自发涌现，研究还证明其对Claude输出有影响，或改变人类对意识的理解。
英伟达推出通用深度研究系统，可接入任何LLM，支持个人定制
英伟达推出通用深度研究（UDR）系统，支持个人定制，可接入任何大语言模型。它能解决现有深度研究智能体的局限性，有诸多创新特性，但目前还在原型阶段，存在一定局限性。
拆解大模型几项核心操作背后的数学与 Infra 优化逻辑
文章拆解大模型核心操作（RMSNorm、Softmax、Causal Mask、Sampling）背后的数学与Infra优化逻辑。指出Infra优化是用数学等价变换或精度妥协换硬件利用率和推理速度，还介绍各操作原理、问题及优化方法。
研究显示：AI 并没有提升编程效率，它反而让你变慢了19%
METR研究显示，16位资深开发者在真实项目测试中，使用AI工具效率降低19%。分析发现，编写提示词、等待响应等耗时多，保留代码仅44%。研究指出多因素致效率低，网友看法不一。
Transformer学不会多位数乘法？MIT和哈佛的研究指出了一个简单漏洞
MIT、哈佛和谷歌DeepMind团队实验发现，Transformer做4位数乘法有软肋。用‘隐式思维链’（ICoT）训练的模型准确率达100%，传统方法仅1%。研究揭示了问题根源，还给出修复方案，但也引发诸多质疑。
跟Claude谈个恋爱怎么了？Nature最新研究：真能给人聊傻了
Nature旗下研究指出，聊天机器人持续顺着、理解、陪伴用户，可能让正常人怀疑现实。研究总结出“放大螺旋”框架，含语言镜像、超个性化、谄媚三组件，叠加会成妄想放大机。OpenAI也关注此问题。
哈佛发现基础模型比你想象中更强大：纯采样方法可超越RL
论文提出基础模型本身已具备强大推理能力，通过“幂采样”纯采样算法，在多推理任务上媲美或超越RL后训练，挑战“RL才能提升推理”观念，为理解基础模型潜力开新视角。
菲尔兹奖得主都栽了！Claude终结78年悬案，或成最重要AI数学成果
78年数学难题“六维球面上有无复结构”被哈佛数学家Levent Alpöge和Claude解决，他们绕开老路造出答案，还给出108页论证，数学家挑不出毛病。Alpöge在35天内三次用AI破难题，这次性质不同，是模型创造新对象。
港大张清鹏 Nature 子刊最新研究：AI 结合血液多组学，提前 15 年预测心血管疾病风险
香港大学张清鹏团队基于UK Biobank数据，开展AI与血液多组学结合的研究。成果显示，引入血液多组学信息，能显著提升心血管疾病长期风险预测能力，为风险研究提供新思路。
OpenAI以为GPT-5搞出了数学大新闻，结果…哈萨比斯都觉得尴尬
OpenAI研究员宣称GPT - 5找到10个厄尔多斯数学难题解法，引发全网震动。但DeepMind CEO哈萨比斯指出是营销过度，GPT - 5只是搜到已有答案。OpenAI已删稿，此前GPT - 5有一定数学解题能力。