可信的可持续性出版比以往更重要
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非常同意这个观点,而且它远不止适用于数学。 专业能力依然重要,[科学领域] + AI 能比以往更快地理解/完成更多事情。
Frank Calegari has a great post on Terry's blog: https://terrytao.wordpress.com/2026/11/01/mathematics-has-changed-lets-act-like-it/ I think it aligns most closely to what I've been thinking and trying to say (and I believe communicates it better than I've been able to). Some highlights: "I hope AI can help mathematicians break out of the straitjacket of being constrained by the first natural conjecture they cannot prove, and work on unraveling the deeper mysteries woven throughout our subject." "The natural grooves of our profession have very much been bent toward more narrow technical expertise than a bigger vision. AI allows us an amazing opportunity to broaden ourselves as mathematicians." "There are so many problems in mathematics that are still so fresh and vital but were previously untouchable that the opportunity to approach them is massively exciting. We need to be more ambitious, to create bold research plans that weren’t even conceivable a year ago." "The difference in reaction between the optimists and the pessimists is that, for the pessimists, the game is over. For the optimists, the game has just changed." "[T]here now exists an amazing new tool to study mathematics. To turn away and say that the community of mathematics as it currently exists is more important than mathematics itself would be a terrible mistake." "[I]t takes one look at the arXiv to see many people in our profession rushing out AI-assisted papers in a somewhat unsightly rush to be the “first” to prove things." [Aside: mere days after the qRH result, I had something like a half-dozen emails in my inbox, some from amateurs but some also from tenured faculty, with Lean formalizations of nonvanishing on Re(s)> 7/8-1/10^k for various large values of k. What the hell are you even doing? That kind of thing may have been valuable years ago, when it was difficult and signaled deep understanding and great technique. Today? Who the hell cares?] "To me [this is back to Frank now], someone who chooses a worthwhile problem, obtains a proof completely using AI, understands it thoroughly, and uses it to develop interesting further questions or directions has made a substantial mathematical contribution." "If you, as a senior mathematician, are stressed about being scooped by AI, then you are not being ambitious enough." [On hiring:] "I am looking for a narrative of where you want mathematics to go, the technical ability to explain why this may be possible, being able to converse about many areas of mathematics, and a demonstrable record of having done all of this in the past." "What I want a graduate student to achieve at the end of their PhD is a view of mathematics that extends well beyond their discipline, and yet with demonstrable technical skills on at least some class of problems." "I advocated above that we need to evaluate work as if AI was involved. But this does not imply that we don’t need to teach students to do deep mathematics without AI just as the existence of computers doesn’t mean we should no longer teach children arithmetic." [I've often said similar things as well...] "All of my friends in the humanities truly believe that having mathematicians in society both as custodians of one of humanity’s oldest intellectual activities and explorers of the frontiers of knowledge is important. I understand that some part of the culture we so deeply care about will disappear, and as humans, an emotional response to that is very natural. But this is a time to explain to everyone that there are so many great new opportunities, possibilities, and reasons to be optimistic. We are on the verge of a new era of mathematics, and I am excited to see what happens." Bravo Frank!
L-STAR 利用视觉大语言模型引导共识,实现空间域检测。原文页面正文未能加载,除标题外无更多可核验信息,方法细节、数据与验证阶段均无法确认。
OpenClaw v2026.10.10 🦞 🗂️ Chat Details 在宽屏聊天旁弹出 🧭 Advisor 建议路线修正 🎙️ Browser Talk 支持分离语音 3,028 个源 PR · 454 位贡献者。 完整说明中还有更多内容 https://docs.openclaw.ai/releases/2026.10.10
Wiley 公布 2026 年 Advanced Science 青年创新者奖 12 位获奖者,来自 7 个国家,从 52 个国家的 382 名申请者中选出。获奖者昨日在伦敦 Wiley Advanced Summit 上宣布,每人获 1000 美元研究奖金及 Advanced Science 全球平台曝光。该奖已举办至第三届,评选依据为研究原创性、影响潜力与跨学科能力。
一项发表于 Scientometrics 的研究让 GPT-4o 对 2021 年提交给奥地利科学基金的 139 份真实申请做两两比较排序,模型与人类评审最终资助决定的一致率为 60%,但对新颖性评分高的提案系统性更不愿资助。
原文正文未能加载,仅能从标题得知作者正在筹建一个面向"极度广域思维"的研究所,具体机构名称、设立方与运作方式均未在可见内容中说明。
O'Reilly Radar 发布 11 月趋势观察,指出新模型迭代加速、最佳开放权重模型正逼近前沿模型水平,同时安全事件频发。Kimi 3.1 Pro 以 3T tokens 成为领先开放权重模型,Meta 推出 816B 参数的 Muse Spark Open,Google 发布 Gemini 4 Argon 与 Carbon。
一项网络安全政策领域的文档分类基准数据集被提出,用于该领域的文档分类任务评测。原文正文未能加载,除标题所示的数据集主题与任务类型外,暂无更多可核实的样本量、构建方法与结果信息。
Nature 刊文指出,科研奖励机制需要清晰且公平的规则。文章聚焦科研评价中的奖励分配问题,但正文可获取内容仅为订阅与购买信息,未披露具体规则设计或案例数据。
Clarivate 公布截至 2026 年 9 月 30 日的第三季度业绩,持续经营业务总收入 4.816 亿美元,有机收入同比增长 0.4%,有机 ACV 增长 1.8%。生命科学与医疗(LS&H)板块已于 10 月 6 日完成剥离,公司据此更新 2026 年财务展望,并将聚焦学术与政府、知识产权两大板块。第三季度净亏损 8470 万美元,含 6610 万美元 LS&H 商誉非现金减值。
Frontiers 上线免费开放的机构合作门户,任何注册机构无需签约即可实时查看本机构研究人员在其期刊的编辑、审稿、发表、浏览下载及费用数据。其与 OA Switchboard 的集成已落地,可简化出版商、机构与资助方之间的开放获取数据交换。Frontiers 称全球合作机构超过 800 家,最新协议为与 SANLiC 的全国框架协议,参与机构作者可在其全刊免费发表。
Straive 副总裁 Balamuraly Kanthavelou 指出,学术出版商的无障碍合规难点不在法规认知而在规模化执行:传统人工抽样审计难以覆盖数十万份文档的存量档案。AI 可用于自动审计存量内容、生成优先级清单与成本工期估算,并辅助生成替代文本、结构标注和元数据规范化。密歇根州立大学调查显示,近 75% 的受访期刊未在投稿时明确要求无障碍。
针对 de novo 肽段测序在解析序列歧义方面的能力边界,相关讨论聚焦其局限性。由于正文内容未能加载,具体研究机构、数据规模与结论细节无法核实。
原文正文未能加载,仅标题可见:文章主张大学应同时评估学生在有 AI 辅助和无 AI 辅助两种情况下的学习成效。具体论证、数据与案例无法从现有材料确认。
Le Chonk 的诞生故事,由打造它的团队亲述。 现已上线 @askalphaxiv:https://www.alphaxiv.org/abs/2611.mistral-large-4
ML4 is now open-weight! Frontier capabilities on code agents & cyber, way more efficient and compact than its Preview version three weeks ago (!) and cherry on the cake: technical report telling its epic backstory. Check it out: https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B/blob/main/assets/technical_report.pdf
深势科技发布 Bohrium Skills v0.2.0,17 个 Skill 改为通过 bohr 执行业务,使用前需安装并登录 Bohrium CLI,旧版 Python API 客户端与示例脚本已移除。
教育界人士借 Paulo Freire 1968 年《被压迫者教育学》中的“银行储蓄式教育”概念,将 AI 进课堂称为“被压迫者的新教育学”。文章称美国政府和学校管理者正大力推广 AI,而越来越多研究显示,学生用 AI 完成总结、头脑风暴、分析、论证等认知任务时,长期学习深度更浅,部分人可能始终无法充分发展这些认知能力。
倡导组织 Defend Research 与 Research Consulting 上月发布报告《From anecdote to evidence》,用 AI 分析 244 份学术与新闻来源中 4200 条编码摘录,梳理 2025 年 1 月至 2026 年 6 月美国公共卫生研究政策变动事件。
沙特阿拉伯苏丹王子大学团队在 arXiv 发布 PlagiaCorpus,一个阿拉伯语—英语双语抄袭与文本复用检测基准,共 198,643 条文本记录,含 34,885 条源段落和 163,758 条查询。
针对艺术史学者与计算机视觉研究者缺乏紧密协作、难以将当代艺术史方法定义为明确计算机视觉问题,一项研究提出从计算机科学视角分析艺术史期刊论文的方法论,以识别艺术史学者使用的图像特征并向计算机视觉界作直接描述。研究最后给出若干范式,作为探索计算机视觉应用如何回应艺术史研究核心问题的新起点。
卡内基梅隆大学团队分析 2020 至 2026 年 564,861 条 AI 相关 arXiv 记录,发现跨主题同名碰撞相对 2020–2022 年合并基线增长 4.33 倍,而同一主题内仅增长 1.12 倍,换用第二个句向量编码器后该模式仍成立。
Reza Sameni 发布 WFDB-x,将 WFDB Software Package 10.7.0 原生重实现于 Python、C++、Rust、Julia、R、MATLAB/Octave 和 Kotlin 七种语言,每种都提供库函数、高层 API 和 33 个命令行工具。
一篇 arXiv 预印本以 NeurIPS 2014 和 2021 两次重复评审实验校准模型,模拟会议应对投稿洪流的两种方案。
一篇 arXiv 预印本提出“协作辩论模型”(CDMs)的设想:这是以议题为中心的环境,研究者与 AI 及彼此协作探究问题,并共同维护一份随辩论与分析不断更新的领域记述,个人贡献仍可归属。文章设想期刊可演化为这类汇聚场所,并讨论不同所有权形式如何影响科学议程与后续工作的支持。CDMs 还可连接远程实验室等研究服务开展新研究,共享仓储让数据可供进一步探究。
研究者提出 HistGramBench,用 2,507 幅来自 1551–1933 年间 95 部著作、8 种语言的历史数学图,评测多模态模型把图重绘为 TikZ 程序时的结构还原能力。每幅图由两家不同厂商的 AI 模型就读者可从图中读出的事实达成一致,再在模型自己绘出的图上核验这些事实。评测 6 个平价模型,最佳者约还原五分之三的事实,多数遗漏来自始终未生成图形的程序,平行与相切关系最难复现。
牛津大学团队提出基于 Django 的轻量模块化网页平台 LODox,用于探索和可视化文化遗产关联开放数据,采用卡片式界面与语义门户呈现多源异构数据。平台将基于 LLM 的语义智能体以 Python 包形式解耦集成,可绕过以便复现测试或调试,并规划与 Solid 协议对接。该工作以海报形式投稿第 3 届 Solid Symposium,属原型阶段。
论文发现多Token预测(MTP)约80%的训练梯度来自干扰学习的噪声成分,提出Soft-MTP将其去除,改为让MTP头匹配模型自身的下一Token预测,仅需一行代码、无额外参数或可测训练开销。在167M-1.2B模型上,Soft-MTP提升了困惑度、下游准确率和投机解码速度;1.2B模型HumanEval Pass@64从40.85%升至43.90%,投机解码比标准MTP快约1.5%。
《纽约时报》于当地时间周一起诉浏览器厂商 Brave,指控其抓取受版权保护的内容并提供给 Anthropic、Perplexity、Mistral、xAI 和 Cohere 等客户;《每日新闻》《芝加哥论坛报》《奥兰多哨兵报》同日提起类似诉讼,两案均提交至曼哈顿联邦法院。