AI 接管数学引发争议：OpenAI、Anthropic 的数学突破与学界反弹
OpenAI、Anthropic 等实验室过去一年宣布解决多项长期数学难题，其中包括一项千禧年大奖难题，但这些突破也引发数学界反弹。争议涉及研究成果是否使用了数学家的工作、证明是否充分，以及 AI 实验室如何避免重蹈覆辙。
#推理
The Verge · AIAI 评分3636
MIT Technology Review · AIAI 评分5454 AlphaGo 核心成员 Thore Graepel：LLM 并不具备真正推理能力
AlphaGo 核心成员 Thore Graepel 认为，LLM 的链式推理仍是反复进行下一 token 预测，不等同于 AlphaGo 搜索未来局面的独立推理机制。文章指出，LLM 通常缺少可检查、持续更新的认知状态，知识与推理过程难以分离，思维链也可能事后编造；作者主张让系统显式记录信念、依据证据修正判断，并形成可审计的推理过程。
Latent SpaceAI 评分5858 Latent Space 访谈 MIT 的 Alex Zhang：研究选题、RLM 与智能体 harness
Latent Space 采访 MIT 的 Alex Zhang，讨论 RLM、GPU kernels、研究选题，以及 harness 如何帮助模型处理长上下文并提升跨任务组合泛化。Alex 介绍了 RLM 的上下文卸载、代码执行和递归调用子智能体机制，并认为学术研究者可以押注起初看似微小或古怪的问题；访谈还涉及多智能体系统、工具调用与模型能力过剩。