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全部动态

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255 条收录动态,更新于 21:25

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11月4日

星期三,3 条
  1. Ai2 发布 StateBench 评估大模型状态追踪

    大语言模型能否在长文本中追踪状态变化——比如一个物体几经转手,或一个变量被重新赋值? 在我们新推出的 StateBench 评估中,包括 GPT-6 Sol 和 Claude Opus 5.5 在内的前沿模型,在最难、最长的问题上准确率降至 13% 或更低。🧵 https://github.com/allenai/state-bench

    Ai2厂商自述未入选重要性 39
  2. Ai2 测试开放预训练模型与前沿模型

    我们测试了开放预训练模型和前沿模型,包括 Gemini 3.8 Flash、Claude Opus 5.5,以及 GPT-6 Sol 和 Luna。 前沿模型在较简单的问题上表现良好。但随着任务变难、输入变长,准确率急剧下降——在最长的通用有限问题上降至 13% 或更低。

    Ai2厂商自述未入选重要性 22

11月3日

星期二,8 条
  1. HistGramBench:多模态模型将历史数学图重绘为 TikZ 时的结构还原评测基准

    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。

    arXiv cs.DL 数字图书馆预印本未入选重要性 44
  2. MIT CSAIL 团队提出权重空间编程,GPT-6 Astra 直接改写 Qwen3.5-0.8B 权重提升数学能力

    MIT CSAIL 博士生 Rikiya Takehi 及团队提出“权重空间编程”,让 GPT-6 Astra 直接读写神经网络权重,不训练也不算梯度。据其博客介绍,实验只改动 Qwen3.5-0.8B 约 0.016% 的权重,MATH-500 从 7.9 升到 48.1,GSM8K 从 13.8 升到 67.1,并称修复了该模型的推理循环、指令遵循提升 3 倍。

    引用Rikiya Takehi@rikiyatakehi

    We 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/

    indigo预印本未入选重要性 58
  3. GPT-6 Astra 直接改写模型权重

    Astra 不断让我惊叹 🤯

    引用Rikiya Takehi@rikiyatakehi

    We 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/

    dominik kundel证据待确认未入选重要性 29

11月2日

星期一,6 条
  1. 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。

    Terence Tao 博客证据待确认未入选重要性 36

11月1日

星期日,3 条
  1. 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。

    科学网证据待确认未入选重要性 25
  2. Simjecture 框架:语言模型智能体以反例驱动完成 Z-pinch 辐射能超额研究

    西安交通大学团队提出开源框架 Simjecture,让语言模型智能体围绕人类设定的物理猜想做反例搜索与前瞻性假设修正,并以计算物理作为可执行检验平台。

    入选理由作者团队公开了 Simjecture 框架与完整研究记录,研究者可据此判断反例驱动的智能体研究在计算物理中能承担到哪一步。

    arXiv 科研构思与自主科研代理预印本重要性 78

10月30日

星期五,1 条

10月31日

星期六,1 条

10月30日

星期五,4 条
  1. OpenAI 发布 GPT-Rosalind-6 系统卡增补,面向受信客户开放生命科学模型

    OpenAI 发布 GPT-Rosalind-6 系统卡增补,该模型沿用 GPT-6 Astra 的权重,未新增训练数据或额外后训练。在 GeneBench Pro v13 的 129 道生物数据定量分析题上,最高推理预算下单次尝试成功率为 37.7%,GPT-Rosalind-5.5 为 16.7%,该评测使用与生产环境不同的基准专用配置。

    OpenAI:部署安全与系统卡厂商自述未入选重要性 58

10月29日

星期四,1 条

10月30日

星期五,3 条
  1. 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。

    Artificial Analysis厂商自述未入选重要性 38