重磅!OpenAI之后,AI再破广义黎曼猜想
重磅!OpenAI之后,AI再破广义黎曼猜想不到十天,数学界经历了一场终极过山车!
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不到十天,数学界经历了一场终极过山车!
你可能不信,Claude Code 现在差不多 90% 的代码,是 Claude 自己敲的。
Coding Agent正在进入新的发展阶段。过去,它们主要修复Bug、解决GitHub Issue或实现相对独立的功能,SWE-bench等Benchmark已为此建立了成熟评测范式;如今它们开始承担从完整代码仓库生成、跨语言迁移,到需要持续探索与验证的长周期软件工程项目,任务规模和执行时间不断增长,单个Agent的上下文容量、推理能力和执行效率逐渐成为限制。
Anthropic公开内部报告称,1334名员工预计到2030年底AI将完成前沿模型开发95%的工作,其Agent工时已远超员工,对AI进度的预期也显著高于美国公众。
VC Weekly文章作者表达了对田柯宇及其投资人的职业道德质疑,并推荐5期播客,结合Theranos、WeWork、Uber和Affectiva案例讨论创业投资中的诚信、员工伦理与技术责任。
蚂蚁百灵发布并开源Ling-3.1-flash,聚焦复杂任务与长程执行,实测可筛选AI新闻、开发并迭代城市建造游戏及生成费马原理教学网页,显示AI正进入真实工作流但仍需人工核查修正。
香港大学MMLab团队提出EgoWild2Dex,利用538.9小时真实人类第一视角数据训练机器人,每个下游任务使用不到1小时真机数据微调,拆快递、用热熔胶枪固定摆件和制作冰饮等任务的平均成功率达96.7%。
团队提出免训练评测方法RAVEL,通过带稳定项的PCA白化和局部图像块匹配提升视觉编码器评测准确性,在三个LLM上的平均Spearman相关系数达0.85,并开源210个MLLM权重。
清华大学THUNLP实验室联合面壁智能、OpenBMB等团队开源智能体操作系统PilotDeck 2.0,支持记忆可查可改、后台长任务与智能路由,并在复杂任务测试中将成本降低约83%。
千问披露Agent训练框架QwenGyre,通过弹性调度和轨迹处理,将Qwen 3.8 2.4T的48步强化学习训练耗时从134.55小时降至75.42小时、效率提升78%,并计划优化后开源。