Google DeepMind 的 AlphaProof Nexus 独立解决了数十个开放数学问题，相关研究发表在 Science 上。它攻克了 353 个 Erdős 开放问题中的 9 个，其中两个已悬置 56 年，还证明了 OEIS 整数序列数据库中的 44 个猜想，解决了一个代数几何开放问题，并改进了 min-max 优化中的一个已知边界。
推荐理由：对比 OpenAI 绕过期刊的做法，这篇论文展示了 AI 数学成果走同行评审的路径。
杨立昆提出分层联合嵌入预测架构 H-JEPA，把多个 JEPA 逐层堆叠，每层在各自表征空间预测不同时间跨度的状态，规划时由高层给出粗略目标、逐层细化到底层动作。
字节团队论文《Periodic Weak Spots: Phase Sensitivity from Chunked KV-Cache Compression》指出，DeepSeek V4 系列采用的分块 KV Cache 压缩会带来相位敏感性：关键 Token 落在切块交界盲区时模型容易答错。
推荐理由：字节论文指出分块 KV Cache 压缩带来周期性相位盲区，并梳理动态分块等改进方向，可帮助理解长上下文压缩的结构性代价。
OpenAI 发布了一批由内部前沿模型产出的新数学结果，相关材料已公开在 GitHub 仓库 openai/math。OpenAI 表示在发布过程中咨询了普林斯顿高等研究院数学与人工智能独立顾问组，并参考其建议和公开推荐来决定发布方式。
推荐理由：OpenAI 公开一批由内部前沿模型产出的数学结果，并说明与外部数学顾问组的沟通方式。
Meta 表示，在 AI 模型于数学、物理、化学五项竞赛取得金牌级表现后，团队进一步测试 AI 能否在尚无解法路径的开放问题上作出贡献。过去数月，数学家通过常规 meta.ai 聊天界面、无定制研究脚手架，与 Muse Spark 1.1 和 Muse Spark 1.2 的 Thinking Mode 协作求解，今天公开了其中六篇论文。
推荐理由：Meta 公开六篇由数学家与 Muse Spark 协作完成的开放数学问题论文，并说明人机分工与评审流程。
Anthropic 科学博客披露，Claude 在 Claude Science 中仅凭一条描述九圈问题的提示词，基本无监督运行数天，完成了平面 N=4 超杨-米尔斯模型中的九圈散射振幅计算，总成本为几千美元。
推荐理由：Anthropic 官方披露 Claude 在物理散射振幅计算中把此前八圈记录推进到九圈，并给出成本与独立验证信息。
Berkeley Sky Lab 与 IBM Research 将演化式内核搜索框架 K-Search 扩展到 MLX，通过结构化 CUDA-to-MLX 翻译层把已有 CUDA 内核当作知识库，在 Apple Silicon 上生成高质量内核。
推荐理由：读者可看到 CUDA 内核经验如何被结构化迁移到 Apple Silicon，以及翻译层对性能差距的具体贡献。
Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将 LLM 的摘要内容隔离为自然语言"信念状态"并加以监督，以替代完整交互历史作为智能体的工作上下文。在协作编程基准 CollabBench 上，基于重建的信念评分（rec-BG）将 ABBEL 与全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数从 100 步降至 50 步，峰值 token 数也低于全上下文设置。
伯克利 AI 研究团队梳理了并行推理领域进展，指出当前多数方法（如 Self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink、Hogwild!
伯克利 AI 研究团队提出梯度规划器 GRASP，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、向状态迭代直接注入随机性以探索、并重塑梯度让动作获得清晰信号，从而让基于学习动力学（世界模型）的长时程规划变得可行。
Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，可在特征、数据与模型组件归因中大规模识别驱动 LLM 输出的关键交互。SPEX 利用稀疏性与低阶性将交互搜索转化为稀疏恢复问题，ProxySPEX 进一步借助层次性结构，以约 10 倍更少的消融达到 SPEX 的性能。