MIT 博客：GPT-6 Astra 直接编辑 Qwen3.5-0.8B 权重，MATH-500 从 7.9% 升至 48.1%
alphaXiv 转述 MIT 的一篇博客，称 GPT-6 Astra 能在不计算梯度、不重新训练的情况下直接读取并编辑 Qwen3.5-0.8B 的权重，使其 MATH-500 成绩从 7.9% 提升到 48.1%。
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11月3日
星期二，4 条GPT-6 Astra 直接改写模型权重
Astra 不断让我惊叹 🤯
引用Rikiya Takehi@rikiyatakehiWe asked GPT-6 Astra to edit Qwen3.5-0.8B weights to improve math. It directly changed only 0.016% of weights, fixing 0.8B's reasoning loops & improving math up to 6x and even instruction following 3x, without gradients or training. We call this Weight-Space Programming: frontier LLMs can now natively read/write neural network weights! 🧵 Blog: https://rikiyat.github.io/blog/weight-space-programming/
DeepSeek V4.1 Flash 的 ARC-AGI 成绩
来自 @deepseek_ai 的 DeepSeek V4.1 Flash 1017 在 ARC-AGI 上的成绩（已核验）： - ARC-AGI-3：5.8%，$1.2K（provider adapter harness），0.2%，$1.0K（standard harness） 它在 ARC-AGI-3（5.81%）和 ARC-AGI-2（78.1%）上领先开放权重模型，并在 ARC-AGI-1（94.5%）上并列开放权重模型最佳成绩。
AI 时代的无我数学：数学的价值不应由产出与能力定义
Terence Tao 博客刊出 Karthik C. S.、Amit Sahai、Jie Xue 的客座文章，主张数学真理独立于发现者而存在，数学工作的价值在于理解而非产出结果。文章认为，用论文、引用、奖项等指标衡量智识生活，会把人理解为能力的集合，AI 带来的被替代焦虑正源于这种自我认知。作者提出，不应把创造力、直觉或品味当作优于机器的避难所，否则仍困在同一套智识价值框架中。
11月2日
星期一，3 条Amazon 用 Lean 4 形式化证明 AWS Aurora 数据分发协议的鲁棒性
Amazon 自动推理团队用 Lean 4 形式化并证明了 AWS Aurora 分布式协议 Grover 的核心数据修复与迁移协议，证明其满足默认六副本容忍任意两节点同时故障的承诺，且证明不限定副本数。团队让 LLM 迭代提出规范并尝试证明或反例，过程中发现并记录了文档中的隐性假设与歧义，若照文档实现可能导致数据丢失。两种风格的协议形式也被证明等价，便于专家审阅。
王国祯：数学家的使命远远不只是做题
上海数学中心首席教授王国祯与徐宙利合作，将球面稳定同伦群的计算从第59项推进到第60、61项，再推到第90项，并因此获得2026年度求是杰出科学家奖数学奖。他认为AI解题只是模型训练的副产品，学生依赖AI会削弱“手搓定理”的动力，但数学岗位不应因此减少。他正着手将计算过程形式化，用于训练模型辅助计算。
数学家 Frank Calegari：OpenAI 发布 700 余篇论文后，数学界应如何自处
OpenAI 于 10 月 6 日发布 700 余篇研究论文，数学家 Frank Calegari 认为这标志着 AI 已能在数学多个领域做出突破性贡献。他指出这些论文写作质量糟糕、违反署名规范，部分甚至有误，但数学家更应把精力放在招聘、发表与培养学生上。他以有限单群分类的历史为例，提醒同行不要因“著名问题被解决”而放弃领域，而应借新工具开拓更深层的问题。
11月1日
星期日，1 条专访沃尔夫数学奖得主多贝西：AI不会取代数学家
沃尔夫数学奖得主、杜克大学荣休教授英格丽·多贝西在2026世界顶尖科学家论坛期间表示，AI不会让数学家集体“退休”，其本质是高效的文献检索与信息重组工具。她认为OpenAI等公司发布的数学成果尚缺乏真正原创性想法，AI至今未展现自主构建全新数学概念的能力，数学证明与推导仍需人类理解。她建议资深数学家把AI用于繁重的文献梳理，将精力投入需要创造力的研究步骤。
10月31日
星期六，2 条英国数学科学学会发布报告《AI 时代的数学科学》
英国数学科学学会（Academy for the Mathematical Sciences）发布报告《The mathematical sciences in an AI-enabled world》，考察 AI 进展如何改变数学研究及其应用，并分析相关风险。
哈佛 CMSA“AI 时代的数学研究”峰会报告发布
哈佛大学数学科学与应用中心（CMSA）举办为期两天的“AI 时代的数学研究”峰会，32 名来自学术界、政府和工业界的数学家参会，围绕研究评估、生产与传播，AI 时代的协同行动，开源工具，数学形式化，以及学术界与 AI 实验室合作五个工作组展开讨论。峰会报告已在峰会网站发布，并附反馈入口。
10月30日
星期五，5 条Sam Altman 同情数学家的处境，但称 OpenAI 的数学成果发布不会停
OpenAI CEO Sam Altman 在 Cheeky Pint 播客中表示，他同情难以消化大量 AI 生成数学结果的研究者，但认为公众了解宇宙运行方式的权利高于这些干扰，公司也不会停止发布。
奥尔特曼回应 AI 冲击数学界：理解数学家处境，但 OpenAI 不会停止研究
OpenAI CEO 萨姆・奥尔特曼在《Cheeky Pint》播客中表示，他理解数学家面对 AI 研究成果大量涌现的处境，但 OpenAI 仍需继续公布具有重要价值的科学发现，不应把重大基础科学发现长期留在公司内部。
Artificial Analysis 推出 HLE-Diamond 榜单
Artificial Analysis 在 Intelligence Index v5 中上线 HLE-Diamond 榜单，独立评测 CAIS 与 Scale AI 经一年清洗修订的 Humanity's Last Exam 1000 题版本，其中 272 题含图像，推理与知识题各半。
ExpDis 将 RLVR 的探索与优化解耦
论文提出 Exploration-Distillation（ExpDis），把 RLVR 训练拆成两个模型：探索者因找到新颖解法获得奖励，学生模型只从探索者已验证正确的解法中学习，再继续标准 RL。在三个模型上，相同算力预算下 ExpDis 在数学推理上优于标准 DAPO，准确率与解法多样性均提升，甚至超过训练步数多 4 倍的 DAPO。
AI、数学、教育与公共品问题
加州大学伯克利分校EECS教授Gireeja Ranade在Terence Tao博客客座撰文，讨论AI冲击下数学等理论学科学生动力与就业问题。她指出，学生因模型“一个提示就能做所有事”而失去努力意愿，并担忧下一代普通数学家的岗位与培养。文章将维持智识文化所需的数学、科学与人文人才培养称为公共品问题。
10月29日
星期四，5 条Sakana AI 在 OpenMath 2026 数学黑客松企业组夺冠
Sakana AI 在哈佛创新实验室与 Stephen Wolfram 合办的“Recursive Self Improvement in Mathematics”Hack（OpenMath 2026）中获企业组第一名。团队主要依托 Sakana Fugu 模型和内部智能体工具，贡献了 14 个数学族，其中 6 个为完整解决，另含新界与结构性进展。团队表示将在后续报告中分享方法与经验。
Gemini 4 Carbon 登顶多项榜单，面向网络安全防御者开放
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon，在 Artificial Analysis Intelligence Index v5 上以 59 分位列第一，并在 HLE-Diamond、TB-Science 等 9 项评测中的 4 项领先。
Terence Tao 等将 AlphaEvolve 辅助的 Sidon 集研究上传 arXiv：Sidon 集直径与分布
Terence Tao、Daniel Carter 与 Kevin O'Bryant 将论文《On the diameter and distribution of Sidon sets》上传至 arXiv，该工作源于去年博客上使用 AlphaEvolve 改进 Sidon 集规模上界的讨论。
AI与数学相遇，将把彼此带向何方？
谷歌DeepMind的AI智能体今年5月解决9个此前未解的厄多斯问题并攻克44个开放数学猜想，OpenAI近日在GitHub一次性公开722篇由内部AI模型生成的数学手稿。
菲尔兹奖得主洛朗·拉福格：AI时代“数学家的位置无可替代”
2002年菲尔兹奖得主、法国科学院院士洛朗·拉福格在复旦大学浦江科学大师讲坛表示，AI在数学证明上的进展超出想象，但AI本质是在文本空间运作的计算工具，若无数学家研究核验，生成的数学文本便失去意义，数学家的位置无可替代。现为华为基础研究中心高级专家、获2025年度中国政府友谊奖的他，还谈到纯数学与应用数学的人为划分，以及数学写作与学习的重要性。
10月28日
星期三，8 条菲尔兹奖得主邓煜提醒：人类不能放弃自主思考给 AI 当狗
菲尔兹奖得主、芝加哥大学教授邓煜近日在一场论坛上表示，人类若因有了 AI 就放弃自主思考，便与动物无异，等于把思考权利完全交给 AI、给 AI 做狗。他认为数学是检验人类自主思考与探索能力最纯粹的学科，并坚信 AI 时代数学绝不会消失。邓煜于 2026 年 7 月 23 日在国际数学家大会上获菲尔兹奖，核心贡献是解决狭义希尔伯特第六问题。
Meta 提出循环 MoE 扩展定律，1.3B 媲美 2.9B
Meta 研究者提出 Loop Scaling Laws，可在给定算力和内存预算下预测循环 Transformer 的最优循环次数与专家数量。在万亿 token 规模上，1.3B 循环 MoE 以相近训练算力达到 2.9B 非循环 MoE 的推理性能，参数效率约提升 2 倍。
Axiom 用数十个 AI 智能体将 1.5 万页有限单群分类证明转为 4300 万行 Lean 代码
Axiom 发布开源 GitHub 仓库，数十个 AI 智能体在 24 天内把约 1.5 万页的有限单群分类（CFSG）证明转写成约 4300 万行 Lean 代码。
引用Leo@biosemioteThe formal proof of CFSG may now be among the largest open-source projects ever. Watching agents assemble it is a reminder of the awe-inspiring human achievement behind it. The graph represents some 15,000 pages of intricate arguments developed by mathematicians over decades.
OpenAI 声称推翻指数时间假设 ETH
OpenAI 声称找到一种算法，能在次指数时间内求解 3-SAT，若证明成立将推翻理论计算机科学的基础假设——指数时间假设（ETH）。3-SAT 属 NP 完全问题，ETH 主张最坏情况下 3-SAT 无法在次指数时间内求解；该算法的时间仍增长极快，只是从根本上慢于 ETH 所认为的下限。alphaXiv 提供了详细解读。
OpenAI 宣布数学、计算机科学与物理学三项成果，发布方式引发科研界不满
OpenAI 于当地时间周一宣布在数学、计算机科学与物理学领域取得三项突破，并称将调整成果发布方式。数学方向称已在全部维度上证明挂谷猜想，AI 生成的推导内容直接放出交由学界解读；计算机科学方向称证伪指数时间假说，由 OpenAI 组建外部研究小组解读；物理学方向围绕量子色动力学与杨-米尔斯理论，暂不公开，交由外部专家团队决定发布形式。
入选理由三项成果的公开程度各不相同，研究者可据此判断核验门槛与参与空间在哪里。
研究者不满 OpenAI 对数学、计算机科学与物理突破的选择性公开
OpenAI 公布数学、计算机科学和物理三项 AI 成果，但分别采取不同公开方式：数学结果直接放出 AI 输出，计算机科学结果将组织外部研究者解释，物理结果暂不公开、交由外部专家决定如何发布。
AntLingAGI 发布 Ling 3.1 Flash 1019 开放权重模型
AntLingAGI 发布 Ling 3.1 Flash 1019，这是 Ling 3.1 Flash 的更新版推理模型，560B 总参数、25B 激活参数、1M token 上下文窗口，采用 MIT 许可，权重已在 Hugging Face 开放并可通过 InclusionAI 官方 API 调用。
OpenAI 与 Anthropic 称模型推翻指数时间假说，计算机科学家组织公开讨论
OpenAI 发布了对三个数学难题的解答，其中一项声称推翻了计算机科学中长期使用的指数时间假说（ETH），Anthropic 随后也发布了自己的 ETH 反驳结果。
入选理由报道呈现了计算复杂性领域对 AI 证明的公开回应与后续核查安排，研究者可据此判断这类成果的验证路径。
10月27日
星期二，2 条inclusionAI 发布 Ling-3.1-flash-1019：560B 总参数、1M 上下文
inclusionAI 推出 Ling-3.1-flash-1019，为 Ling-3.1-flash 的升级版，总参数 560B、每 token 激活 25B，上下文窗口 1M token。
Terence Tao 博客更新：数学与 AI 相关文章与博文汇总
Terence Tao 博客汇总了一批数学与 AI 主题的博文与文章，包括 Timothy Gowers 讨论 AI 灭绝风险、Elchanan Mossel 谈 LLM、推理与抄袭，以及 Sung-Jin Oh 关于 AI 时代数学家如何理解数学的案例研究。文章还收录了 Grant Sanderson 对当下进入数学领域时机的看法，并邀请读者在评论区补充未被收录的链接。