AI 用 prover-verifier LLM 循环攻克 9 个未解数学难题
AI Safety Memes 推文指出，AI 刚刚解决了 9 个未解决的数学问题，但全球没有记者报道。引用 @WeinsteinOmri 的推文称，采用“prover-verifier”LLM 循环的方法，成功解决了理论计算机科学中 9 个重大开放问题，其中包括一个困扰其长达 2 年的难题。该研究由哥伦比亚大学合作者完成，并计划将这一方法扩展到所有科学领域。
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终端Kai日报
2026年7月1日 · 刚刚更新 · 已收录 3 条
OpenAI 发布 GeneBench-Pro：计算生物学研究级基准测试
OpenAI 发布 GeneBench-Pro，用于评估 AI 智能体在计算生物学中处理模糊性和做出判断性分析的能力。该基准包含 129 个问题，覆盖统计遗传学、群体遗传学等 10 个领域 21 个子领域。每个问题提供真实混乱的数据集和实验背景，要求模型探索数据、选择分析路径并迭代实验。采用合成数据构建，已知完整因果结构。82 个问题已由外部领域专家审核确认其现实性。
Anthropic 提出回合平均稀疏自编码器 (Turn-Averaged SAE)
Anthropic 对每个对话回合所有 token 的残差流取平均后训练 SAE，大幅减少需解析的特征数量。实验使用 Qwen-2.5-7B-Instruct 和 LMSYS-Chat-1M 数据集，回合平均特征更关注模型行为的高层特性（如错误答案），每 token SAE 侧重数值推理等细节。Sonnet 4.6 评测显示：回合平均 SAE 在从 10 个回合中唯一识别目标（区分度）为 74%，低于每 token SAE 的 95%；但在全面描述回合（覆盖度）上以 77% 胜出。该方法可外推至训练平均长度 150 倍长的回合。