Excited to share a research blog post that Daniel Freeman (@bucketofkets) and I have been working on for the past few months: https://www.anthropic.com/research/self-replicating-ai
推荐理由
实验设置有助于区分简化条件下的成功复制与在消费级设备上的自主扩散,从而厘清对小模型时间预测的局限。

Excited to share a research blog post that Daniel Freeman (@bucketofkets) and I have been working on for the past few months: https://www.anthropic.com/research/self-replicating-ai
实验设置有助于区分简化条件下的成功复制与在消费级设备上的自主扩散,从而厘清对小模型时间预测的局限。
QbitAI 报道称,数学爱好者 nor 使用 GPT-6 Astra 证明了在圆内装填 15、16、17、18 和 20 个单位圆盘时的最优性,从而完成了 N≤20 的剩余情形。该方法结合了几何约束、有限的计算枚举和精确的最优性论证。nor 表示,过程中有大量人工参与,包括引导模型、修复问题、手动验证有效性,以及使用 Astra 和 Opus 5.5 重新检查结果。
据报道,这种证明策略展示了几何约束如何将无限搜索空间缩减为有限情形,并通过刚性论证将计算排除与精确的最优性证明联系起来。
微软研究院推出 StudentSim,这是一套研究系统,利用公开可用且已去标识化的学习者记录训练个性化学生模拟器,以评估和改进 AI 辅导工具。StudentSimEval 在国际象棋、英语作为第二语言的写作和数学领域,衡量行为保真度和对指导的响应能力;在这些领域,StudentSim 的表现均优于领先基线。在一项国际象棋辅导研究中,使用 StudentSim 反馈进行训练的准确率达到 90.5%,而不使用强化学习时为 75.7%,使用 GPT-5.4 反馈时为 71.6%;对真实学习者开展研究仍不可或缺,论文和代码均已公开。
同时评估模拟学习者的起始能力及其对指导的反应,为评估辅导反馈提供了一种具体方法,评估范围超越了解释本身是否正确。
据《Science》发表的一项同行评审研究,Google DeepMind 的 AlphaProof Nexus 解决了数十道未解数学问题,其中包括 353 道未解 Erdős 问题中的 9 道,有两道问题已有 56 年未能解决。它还证明了 44 个 OEIS 猜想,解决了一道未解的代数几何问题,并改进了一个极小极大优化界。该系统以 Gemini 3.1 Pro 为基础,使用 Lean 撰写并修订证明,并根据检查器的反馈进行调整;对于更难的子问题,它还可以调用 AlphaProof,不过 DeepMind 报告称,这 9 道 Erdős 问题是在未使用该工具的情况下解决的。
DeepMind 采用同行评审,使其研究能与 OpenAI 在 GitHub 上发布 AI 证明的做法进行具体比较;目前,关于如何评估 AI 数学能力的讨论仍在继续。
10月7日,OpenAI发布了722份数学手稿,其中包括两篇关于Kakeya猜想的手稿:一篇97页的论文声称得到了比Wang和Zahl更强的三维极大函数结果,另一篇175页的论文声称解决四维Hausdorff维数情形。两篇均署名OpenAI,未经Lean形式化,也未经同行评审,且OpenAI的README称部分未形式化的结果可能存在缺陷。
文章梳理了两篇OpenAI手稿如何将Wang和Zahl的三维Kakeya工作扩展为更强的极大函数版本并推广至四维,同时指出这些证明缺乏同行评审。
一项在诊所开展的面向患者的对话式诊断系统前瞻性研究,报告了临床医生对真实急诊护理就诊中就诊准备情况和诊断一致率的评价数据。
Google Research 在 NBER 发布一项为期三个月的专利撰写实地实验,将当时未发布的 Google Labs AI 专利写作助手(现属 Gemini Notebook)随机开放给 11 家知识产权律所的 133 名律师,其中三分之二获得早期访问权。
三个月专利撰写实验区分了AI带来的即时产出提升与无辅助判断力的变化,为理解AI对专业能力的影响提供了对照证据。
英伟达团队从 Nemotron 3 出发,用 SFT、RL 和生成-验证-改进的推理流程打造专项模型,在 IOI 2026 和 IMO 2026 均达到金牌线。
原文给出了从 Nemotron 3 微调到 IOI、IMO 金牌级成绩的完整配方,读者可据此复用其数据与推理流程。
OpenAI 发布内部前沿模型在数学开放问题上的新结果,并在 GitHub 上公开 Lean 证明形式化与研究细节。
OpenAI 公开内部前沿模型在数学开放问题上的结果,并同步放出 Lean 证明形式化,可看模型推理与形式化验证的结合方式。
微软 Copilot Studio 团队与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox,通过隔离的 MCP 工具会话运行智能体,再对终态后端状态和副作用做可执行检查,而非只看最终回复或工具调用是否合法。
微软与 Hugging Face 联合发布的智能体评测,用 507 个有状态工作流和 20 次重复运行,把关注点从工具调用转向数据库终态。
Meta 公开六篇由数学家与 Muse Spark 协作完成的开放问题论文,并说明人机分工与评审流程。
Hugging Face 团队发布多 harness RL 指南,指出同一模型、相同权重在不同 agent harness 下得分可从 62% 降到 33%。
同一模型在不同 agent harness 下得分相差近一倍,这篇开源指南给出了不改 harness 的多 harness RL 训练路径与实测对比。
Google Research 发布新一代联邦学习系统,利用可信执行环境(TEE)为数据匿名化提供可验证、可审计的保证,Gboard 已采用该系统上线英语和日语下一词预测模型,隐私保证更强且准确率提升。
Google 公布基于 TEE 的新一代联邦学习系统,并给出 Gboard 已上线的实际部署结果,可了解隐私计算在端侧训练中的工程路径。
Very happy to announce that our team @GoogleDeepmind has pushed the boundaries of generative biology, achieving the successful synthesis of AI-designed proteins that are both functional and watermarked. This proof-of-concept watermarking of the building blocks of life is enabled by SynthID Bio, our new protein watermarking method. It is designed to safeguard the new era of AI-powered generative biology and strengthen global biosecurity. You can read my thoughts here on why watermarking AI-designed proteins is an important research breakthrough: https://x.com/pushmeet/status/2105314763148321102
SynthID 从图像水印延伸到蛋白质设计,论文与开源工具同步公开,可看生物安全治理的技术路径。
Google Research 发布 AI video co-director 多智能体框架,作为 Gemini 和 Veo 之上的编排层,将长视频生成建模为全局优化与世界状态追踪问题,以缓解语义漂移和级联失败。
Google 把长视频生成拆成四个可组合框架,并给出多套基准上的连续性提升数据,适合了解多智能体编排如何缓解语义漂移。
微软研究院对移动机器人操作负载做了系统测量,发现把物理 AI 推理从机载 GPU 卸载到边缘或云端 GPU 可提升任务表现并延长续航。
微软研究院对机器人推理负载做了系统测量,给出把推理从机载 GPU 卸载到边缘或云端的性能与续航数据。
Google Research 发布一项研究实验,让教师借助生成式 UI(GenUI)为 STEM 课程动态生成可交互、分关卡的学习模拟,并配套提示、反馈与解题步骤等脚手架。
Google Research 用生成式 UI 让教师按课程目标生成可交互学习模拟,并给出教师评测反馈与试点入口。
Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas,一个包含人类基因组 90 亿个单核苷酸变异效应预测的平台,规模达 1PB,是 AlphaFold Database 的 30 多倍,今日起通过网站门户、AlphaGenome API 和 Google Antigravity 中的 skill 免费开放给学术研究使用。
原文给出 9 亿单核苷酸变异预测的规模与免费学术入口,读者可据此判断基因组解读资源的可用性。
Google 与 HHMI Janelia 及剑桥等机构合作,在 Cell 发表论文,发布完整雄性果蝇脑与中枢神经系统连接组图谱,包含超过 166,000 个神经元和 1.25 亿个突触连接,是迄今按神经元数量计最大的脑图谱。
Google 与 HHMI Janelia 等机构发布迄今神经元数量最多的脑图谱,读者可了解 AI 在连接组学中的具体用法。
Voice Arena 与 Hugging Face 合作,在 Open ASR Leaderboard 上新增 Monsoon en-IN 和 Monsoon hi-IN 两个评测集,印地语成为该多语言榜单上的首个印度语言。
Open ASR Leaderboard 首次纳入印地语与印度英语评测集,读者可看到基准如何把说话人属性纳入公开评测。