研究论文

Claude 研究模型突破黎曼猜想纪录，零点比例下界提升至 67.2%

Anthropic 宣布其未公开的 Claude 研究模型在黎曼猜想上取得重大进展，将满足猜想的零点比例下界从 41.6% 提升至 67.2%。该研究由 60 个智能体协作完成，人类仅提供鼓励。结果已通过内部数学家审阅和形式化验证，但未完全解决猜想。

AI倒查论文100年：99.2%顶刊被检出问题，ICML论文过半无法复现

近期多项研究显示，AI Agent可大规模审计顶会论文的可复现性。ICML 2026的92篇论文中58篇无法复现，GPT-5论文检查系统发现99.2%的顶刊论文存在客观错误。研究者认为AI正开启大规模重审科学文献的新时代，也为学术新人提供了找错、写勘误的新选题方向。

PDF当死，ARA该立：AI原生科研格式兴起

IEEE Spectrum报道了由斯坦福、密歇根大学等机构研究者提出的ARA（Agent-Native Research Artifact）概念，旨在用机器可操作的知识包取代传统PDF论文，以提升AI对科研内容的理解、复现和延伸能力。实验显示，ARA在理解测试中准确率达93.7%，显著高于传统材料，但存在适用范围窄、隐私安全等问题。该研究由刘嘉晨领衔，已开源

GPT-5.6与Fable 5联手破解25年MIMO检测难题

微软研究院首席研究员Dimitris Papailiopoulos借助GPT-5.6和Claude Fable 5，证明了一个两步算法能在多项式时间内精确命中MIMO检测的最大似然阈值，解决了悬置25年的数学难题。该算法结合LMMSE取整和贪心逐位翻转，复杂度为O(N³)，论文已通过作者逐行验证。

菲尔兹奖得主加入OpenAI研究AI安全

新晋菲尔兹奖得主、多伦多大学数论学家Jacob Tsimerman加入OpenAI，专注于AI安全研究。他曾发表论文探讨AI可能导致人类灭绝的“omnicide”情景，并认为数学家能为AI安全做出贡献。前DeepMind CEO Demis Hassabis评论称，AI在数学上的进展尚未达到AlphaGo“第37步”那样的根本性突破，但未来可能实现。

DeepMind 四巨头离职创业，Demis 转任董事长

Google DeepMind 发生重大领导层变动，Jeff Dean、Sanjay Ghemawat、Oriol Vinyals 和 Quoc Le 四位顶级人才离职，共同创立专注于自动化机器学习和科学研究的公益公司 Discovery Loop，并获得 Alphabet 等投资。Demis Hassabis 转任董事长兼首席科学家，Koray Kavuk

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谷歌DeepMind领导层大换血：Hassabis升任首席科学家，Dean离职创业

谷歌DeepMind进行重大领导层调整，联合创始人兼CEO Demis Hassabis卸任日常管理职务，转任Alphabet首席科学家，专注于AGI战略和健康领域；首席科学家Jeff Dean在任职27年后离职，与Sanjay Ghemawat共同创立自动化科研公司Discovery Loop。Koray Kavukcuoglu接任DeepMind高级副总

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两个团队用GPT-5.6三小时内解决同一量子密码问题

两个研究团队在三个小时内分别使用OpenAI的GPT-5.6 Sol Ultra解决了同一个量子密码学开放问题，相关论文已提交至arXiv。这两个团队分别来自MIT和加州大学圣塔芭芭拉分校/加州大学洛杉矶分校，他们正在考虑合并论文。这一事件引发了关于AI对独立发现和科研身份影响的讨论。

SeekBrain：加速神经科学发现的自主多智能体系统

arXiv 论文介绍了 SeekBrain，一个自主多智能体框架，旨在通过领域基础的层次规划和跨模态数据分析加速神经科学发现。该框架从代码-论文对中动态构建分析配方库，并耦合智能体规划与执行引擎，按需生成假设和分析流程。在 BrainArena 基准上的评估显示其性能优于现有智能体基线，并在斑马鱼和小鼠真实数据中揭示了神经表征结构。

Together AI 发布开源深度研究工具 Open Deep Research

Together AI 发布了 Open Deep Research，一个开源的 LLM 工作流，用于回答需要多跳推理的复杂问题并生成研究报告。该工作流模拟人类研究过程，包括规划、搜索、自我反思和写作，并集成了 Together AI 云平台上的多种模型。其目标是提供灵活、可扩展的架构，供开发者社区使用和扩展，同时发布了数据集和代码。

Meta发布Brain2Qwerty v2：非侵入式脑机接口实现实时句子解码

Meta AI 发布了 Brain2Qwerty v2，这是一种无需手术植入即可从非侵入性脑信号中实时解码句子的 AI 系统，词准确率达 61%，最佳参与者达 78%，显著优于其他非侵入方法。Meta 开源了训练代码，合作伙伴 BCBL 发布了数据集，旨在帮助因脑损伤而无法交流的患者，并推动神经科学开放研究。

OpenAI 用 Astra 模型解决十个长期未解数学难题

OpenAI 使用其下一代模型 Astra 的内部版本，在不到 2000 美元（按 GPT-5.6 Sol 代币价格计算）的成本下，解决了十个至少十年未获进展的数学问题。OpenAI 公开了 Lean 4 形式化证明、论文及 LLM 生成的证明重建 PDF，但未透露具体提示词。数学家对此反应不一，有人将其与 Deep Blue 事件类比，数学家 Kirwin

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GPT-5.5体验：AI能力持续跃升，但前沿仍不均衡

作者Ethan Mollick提前体验了GPT-5.5，认为其性能显著提升，尤其在编码和图像生成方面，并展示了模型、应用和工具链的进步。他用GPT-5.5 Codex处理自己的学术数据，生成了接近博士二年级水平的论文，表明AI能力仍在快速提升，但前沿能力仍不均衡。