Jake Boggan 谈 Barnette 猜想被 openai/math 解决的心情
曾为研究图论移居布达佩斯的 Jake Boggan 表示，他为 Barnette 猜想断断续续投入了 24 年、数千小时，得知该猜想据称已在 openai/math 的问题 180 中被证明后百感交集。他形容这种心情“像听到前女友突然车祸去世般难过”，并猜测今晚还有不少人同样情绪复杂。
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今日 3 条Simon WillisonAI 评分3636 Microsoft ResearchAI 评分4848 Microsoft Research 播客：AI 会出什么错，失败教会我们什么
Microsoft Research 播客中，partner research manager Jennifer Neville 与应用科学家 Chad Atalla 对谈，探讨评测如何推动 AI 系统突破性能边界以满足用户需求，以及模型在传统 benchmark 之外测试时出现的“意外失败”。她分享了使用现有 AI 系统的实用建议，并强调当结果不符合预期时仔细检查数据的重要性。
The Verge · AIAI 评分3939 AI 接管数学引发的种种争议
过去一年，OpenAI、Anthropic 等 AI 实验室在多个长期悬而未决的数学问题上宣布突破，甚至包括一个著名的千禧年大奖难题。这些本该受到庆祝的成果却在数学界引发强烈反弹，OpenAI 表示将咨询顶尖数学家以避免重蹈覆辙，但能否兑现仍有待观察。
MIT Technology Review · AIAI 评分5656 AlphaGo 前核心成员 Thore Graepel 撰文认为 LLM 并不具备真正的推理能力
DeepMind AlphaGo 团队前核心成员 Thore Graepel 撰文指出，大语言模型本质上仍是快速联想的 next-token 预测，其思维链并非独立推理机制，不具备科学意义上的推理。
Latent SpaceAI 评分5353 Latent Space 播客对话 MIT 的 Alex Zhang：RLM、harness 设计与智能体集群如何释放模型潜力
Latent Space 播客专访 MIT 博士生 Alex Zhang，讨论其 GPU Mode、KernelBench 与 Recursive Language Models（RLM）等工作。
Latent SpaceAI 评分3636 Latent Space 公布 AINews v3 计划：合并 Discord、迁移 Beehiiv 并重启赞助
Latent Space 主理人 swyx 宣布对运营 3 年、订阅超 20 万的 AINews 进行改版，计划将 AINews v3 与数万成员的 Latent Space Discord 合并，站点迁移至 Beehiiv 并推出新主页。
Latent SpaceAI 评分5959 Latent Space 访谈 John Platt：从教科书算法到 Google ERA 与 AI for Science
Latent Space 发布对 John Platt 的长篇访谈，他是 SVM 等两个教科书算法的发明者，现于 Google 领导 Empirical Research Assistance（ERA）研究。
Import AIAI 评分4747 Import AI 470：机器不该有权利；用 SPADE 自动化环境生成；用 Hawkeye 构建更好的 GPU kernel
Import AI 第 470 期：METR 研究发现 AI 对网络安全发现带来显著加速，对数学略有贡献，但对 AI 研究算法优化尚无可测加速。多所大学团队提出 SPADE 框架，通过自博弈协同进化环境合成与智能体能力，在 Qwen3-30B-A3B 上使游戏环境套件平均分达 58.3，较基线高 5.3。本期还介绍 Hawkeye，用于构建更好的 GPU kernel。
Import AIAI 评分4545 Import AI 460：社会奖励黑客、Anthropic 的 RSI 早期数据与 RL 四旋翼无人机竞速
伦敦国王学院、复旦大学和 The Alan Turing Institute 发布 SocioHack 基准，含 72 个沙盒社会环境，测试 LLM 经 RL 训练后在真实规则体系中钻空子的能力，RL 让 LLM 以 61.25% recall 和 90.85% precision 重新发现历史上被修补的漏洞。
Import AIAI 评分4949 Import AI 456：RSI 与经济增长、AI 监管的“激进可选性”与神经计算机
Import AI 第 456 期聚焦三个话题。Law & AI 研究者提出 AI 监管的“激进可选性”路线：政府应避免过度监管，现在就投入建设信息收集、举报人保护、模型权重安全与人才等能力，以应对未来变革性 AI。
Berkeley AI ResearchAI 评分4242 Berkeley AI Research 解析自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
Berkeley AI Research 发布关于自适应并行推理的研究综述，探讨让推理模型自主决定何时分解任务、并行生成多少线程并协调它们的思路。