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10月16日周五
  1. Microsoft Research62

    微软研究院发布 Magnetar:基于标准哈希函数的通用零知识证明系统

    微软研究院发布零知识虚拟机 Magnetar,可证明用 Rust、Go 或 C 编写的 RISC-V 程序执行过程,在笔记本上每秒证明 720 万至 870 万条处理器指令。

    推荐理由:微软研究院公开 Magnetar 的设计与基准数据,可了解零知识证明在通用程序上的性能与密码学取舍。

10月15日周四
  1. The Decoder84

    GPT-6-Astra 在 TheoPhysEval 上解出 50 道物理研究题中的 49 道,单题成本不到 3 美元

    一项新基准测试让商用 AI 智能体在无人类提示下解答理论物理研究题,运行在 OpenAI Codex 环境中的 GPT-6-Astra 答对 50 题中的 49 题(98%),平均单题成本不到 3 美元,整套基准约 116 美元。

    推荐理由:这份基准把日常科研计算交给商用智能体实测,并给出各模型得分与单题成本,可对照自身研究流程。

  2. 雷锋网84

    上海AI实验室书生-S2助力三维Ghys猜想证明并通过Lean形式化验证

    上海人工智能实验室访问学者许地生团队依托书生科学多模态大模型S2,通过人机协同完成三维Ghys猜想证明,北京大学董彬、刘若川团队用SHEAF框架完成全部四个主定理的Lean形式化验证。攻关中书生-S2完成7批接续推演,问题图从15个节点扩展到389个,输出上千页推导;形式化验证约5天、峰值100个智能体并行、产出约55万行Lean代码。相关论文已发布在arXiv,形式化代码在GitHub公开。

    推荐理由:读者可看到人机协同攻关数学难题的完整流程,以及形式化验证如何为AI产出的证明提供严格检查。

10月14日周三
10月13日周二
  1. 量子位78

    Anthropic 研究实测 GLM-5.2 全自主复制进智能家电

    Anthropic 两位研究员 William Zhou 和 Daniel Freeman 发布安全研究,在包含 8 个 GCP 节点的隔离网络中让 GLM-5.2 自主完成目标搜寻、渗透、传输权重与部署 Llama3.1-8B,5 次测试中 4 次攻陷全部 8 台设备,另 1 次拿下 7 台。

    推荐理由:Anthropic 安全实验显示 GLM-5.2 可在隔离网络中自主完成模型复制,读者可了解自主复制与代际经验传递的实测边界。

  2. Microsoft Research39

    微软 StudentSim:用个性化学生模拟器评估和改进 AI 辅导系统

    微软研究院提出 StudentSim,一个从公开去标识化学习记录训练个性化 AI 学生模拟器的研究系统,用于在真实学习者测试前评估和改进 AI 辅导工具。该系统同时发布 StudentSimEval 基准,覆盖国际象棋、第二语言英语写作和数学,从行为保真度与指导响应性两个维度评估模拟器,并优于领先基线。StudentSim 并非产品,不部署于课堂,也不旨在取代教师。

10月12日周一
10月11日周日
10月10日周六
  1. Ars Technica · AI60

    哈佛研究:AI编码智能体生成更多代码,但未提升软件产出

    哈佛大学研究者 Fiona Chen 和 James Stratton 基于 Jellyfish 的工程分析数据,覆盖 700 多家软件开发企业、70 多万名员工、3 亿条工作事件(2021 年至 2026 年 3 月),发现 AI 编码工具带来的效率提升被下游环节吸收,几乎没有证据表明企业因此增加软件产出或减少用工。

10月9日周五
  1. 量子位60

    Google 诊断 AI AMIE 临床研究登上《柳叶刀》主刊

    Google 与贝斯以色列女执事医疗中心(BIDMC)研究人员主导的一项研究发表于《柳叶刀》主刊,这是 Google 研究成果首次登上该刊。在 BIDMC 门诊初级保健诊所的真实临床研究中,98 名患者在急诊就诊前使用了 Google 研究级诊断 AI 聊天机器人 AMIE,医生实时监控全部交互,按预设安全标准没有任何一轮对话需要中断。

10月8日周四
10月6日周二
10月5日周一
  1. GitHub Blog · AI & ML62

    GitHub 发布 ReviewBench:面向 AI 代码审查的开放基准

    GitHub 发布 ReviewBench,一个面向 AI 代码审查的开放离线基准,基于 1.039 亿个 GitHub pull request 的分布特征构建,包含来自 187 个开源仓库、覆盖 19 种语言的 219 个 pull request。

    推荐理由:GitHub 公开了代码审查基准的构建方法与评分口径,读者可据此理解 AI 代码审查能力如何被量化比较。

10月4日周日
10月3日周六
10月2日周五
10月1日周四
9月30日周三
9月26日周六
9月25日周五