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星期六14 条

  2. Rohan Paul研究
    AI 评分58

    Claude Mythos 5 设计椭圆曲线量子电路，门数减少 17 倍

    Anthropic 的 STEM Fellows Program 中，哈佛物理研究者 Andi Gu 让 Claude Mythos 5 设计量子电路，在 8 项任务中的多数上超过人类设计记录。其中一项椭圆曲线量子电路用 17 倍更少的门数换来 12% 更多的 qubits，Claude 以代码形式写出电路设计，由评估器打分并反复修改，还证明了新恒等式并用形式化证明验证，使一个经典数学捷径首次在量子硬件上生效。

    引用Anthropic · @AnthropicAI

    New from our STEM Fellows Program: Designing more efficient quantum circuits with Claude. Given plain-language instructions, Claude Mythos 5 designed quantum circuits that improve on the best published ones, sometimes by an order of magnitude or more. More efficient circuits reduce the resources needed by quantum algorithms, which could bring quantum computing applications in chemistry and materials science within reach sooner. Read more: https://t.co/QCvoJLDmBo

    同一事件 · 4 条报道

    #论文/研究#推理#Anthropic

  3. Google Research一手研究
    AI 评分62

    Google Research 发布三项研究，让 AI 智能体接入湿实验室

    Google Research 公布三项研究，把 AI 智能体接入湿实验室机器人，实现闭环分子设计。VERID 框架基于开源 PyLabRobot，提供实时 3D 状态跟踪、虚拟预演、硬件安全检查和视频与动作日志，让智能体在液体处理机器人上规划并执行实验。在适配体闭环实验中，智能体经三轮设计-测试迭代，将肌红蛋白和 α-凝血酶的确认命中率分别提升至 33.5% 和 42.1%；在 FAP 蛋白结合剂设计中，表位切除使结构预测加速 8.6 倍，并得到单位数纳摩尔亲和力的结合剂。

    Diagram of a Self-Improving Search cycle going from a Lab in the Loop, to a Model, to a Complex Space, to an Agent.

    #论文/研究#Agent#数据/训练

  4. Anthropic Research一手研究
    AI 评分66

    Anthropic 称 Claude 破解 NIST 椭圆曲线种子来源之谜

    Anthropic 研究团队称，内部研究模型 Claude 在不到半小时内找出了 NIST P-192、P-224、P-256、P-384、P-521 等曲线种子的生成方式：它们并非来自哈希算法，而是 1990 年代 C 库 lrand48 随机数生成器以 Unix 时间戳为种子的输出，P-256 的种子是第 1842 次迭代结果。团队表示这不是密码学破解或新攻击，反而让曲线被刻意植入后门的可能性更低，因为任何人都能复现这一生成过程。Claude 还还原了 P-192 及部分 ANSI X9.62 示例曲线基点所用的 FreeLIP 生成器种子，但 B-163 种子以及 P-224、P-256、P-384、P-521 的基点生成方式仍未解释。相关 36864 美元悬赏将捐给 Internet Security Research Group。

    同一事件 · 8 条报道

    #论文/研究#安全/对齐

  5. Anthropic研究
    AI 评分56

    Anthropic STEM Fellows 项目：Claude Mythos 5 设计出更高效的量子电路

    Anthropic 的 STEM Fellows 项目公布一项结果，Claude Mythos 5 在给定自然语言指令的情况下设计出量子电路，性能优于已发表的最佳方案，部分场景提升达一个数量级甚至更多。更高效的电路可降低量子算法所需资源，有望让化学和材料科学领域的量子计算应用更早落地。

    同一事件 · 4 条报道

    #论文/研究#推理#Anthropic

  6. Anthropic Research一手研究
    AI 评分73

    Anthropic 让 Claude 自主设计量子电路，部分结果优于已发表方案

    Anthropic 给 Claude 提供八个量子电路的纯语言规格说明和自动评估器，Claude 在基本无人工干预的闭环中反复提交设计并根据评分改进，找到比已发表最优电路使用更少 qubit 和门的方案，部分提升达一个数量级。其中椭圆曲线模逆运算的设计来自一次 53 小时的连续运行，Claude 推导出无需存储分支信息的可逆 divsteps 实现，并用 Lean 形式化验证；另一项工作把 DQI 中最昂贵的 Reed-Solomon 解码步骤门数降至 Google 此前构造的约 1/12。Anthropic 也提到 Claude 早期偏保守、倾向沿用已知方法，需通过要求并行探索多种方案和偶尔提示扩大搜索来缓解。

    同一事件 · 4 条报道

    #论文/研究#推理#Anthropic

星期五31 条

  1. Unite.AI研究
    AI 评分63

    帝国理工论文：搜索增强 LLM 常引用从未打开的网页

    帝国理工学院三位作者发布论文《Retrieved but Not Read: Understanding Why Search-Augmented LLMs Fail to Use Available Evidence》，研究搜索增强 LLM 为何频繁引用未真正打开的网页。研究用 225 条在 2026 年 2 月 16 日之后发生变化的事实测试 GPT-5.6 Luna 及 GLM-5.3-Flash、gpt-oss-120b、gpt-oss-20b、gemma-4-31b、qwen3-8b 等六种开源权重配置，发现模型常仅凭搜索摘要作答而不打开来源页面，同一批搜索结果下未打开任何页面的比例在 2.6% 到 76% 之间，Luna 使用自带搜索时有 53.6% 的回合只依赖摘要。仅凭摘要作答时过时答案占 6.4%、误导性引用占 6.4%，而打开并引用页面时分别降至 1.3% 和 2.3%；直接把正确页面放进提示词可显著减少错误，但部分模型即使看到新事实仍倾向旧信息。

    #论文/研究#RAG#评测/基准

  2. Robotics & Automation News研究
    AI 评分67

    Skild AI 用自对弈让机器人学会物理技能

    Skild AI 展示了一种自对弈训练方法，让机器人在不依赖人类演示的情况下习得物理技能，其 S1 机器人基础模型在仿真中踢球超过 140 年。训练只设定进球一个目标，策略与自身近期版本对抗，逐步学会摔倒后恢复、带球过人、护球和抢断，随后被迁移到实体人形机器人上完成踢球演示。Skild 称这是 S1 的后训练扩展，并认为物理自对弈有望让机器人超越人类能力上限。

    #论文/研究#具身智能#数据/训练

  3. 雷锋网研究
    AI 评分57

    Nick Cammarata 万字长文称神经网络并非黑箱，Neel Nanda 质疑其未带来实质突破

    OpenAI 早期机制可解释性研究者 Nick Cammarata 发表长文《Neural Networks Are Already Clean》，推翻自己十年前参与的 InceptionV1 4e:55 神经元案例结论，称该神经元检测的是 V 字几何形状而非猫或汽车，并称在现代视觉模型最后一层 99% 至 100% 的神经元都能找到清晰解释。他提出递归泛化解释多义性，并称在 InceptionV1 3b 层将 480 个神经元压缩至 10 个重新训练后仍个个可解释，而 SAE 解缠出的特征响应宽度反而更粗。Google DeepMind 机制可解释性团队负责人 Neel Nanda 质疑该文未带来实质突破，指出双方争论的是不同定义的叠加，弱激活承载大量事实记忆，且论文证据主要来自视觉模型。

    同一事件 · 4 条报道

    #论文/研究#推理#数据/训练

  4. 36氪 · AI研究
    AI 评分76

    DeepMind AlphaProof Nexus 登《Science》：自主解出 9 道 Erdős 问题

    Google DeepMind 的自动数学证明系统 AlphaProof Nexus 登上 10 月 8 日的《Science》，在 353 道悬而未决的 Erdős 问题中自主解出 9 道，其中两道自 1970 年悬置至今。系统由 Gemini 3.1 Pro 用 Lean 起草证明、编译器逐行校验并反馈迭代，每道题推理开销为几百美元。论文的消融结果显示，去掉子代理锦标赛等复杂结构、只保留大模型加 Lean 反馈的简版系统同样能解出这 9 道题，只是最难的几道更烧钱。

    #论文/研究#推理#DeepMind

  5. The Elec研究
    AI 评分71

    Theori 白皮书：AI 黑客工具 20 分钟发出 3.2 万次请求

    Theori 于 10 月 15 日发布白皮书，分析 AI 安全工具 ARTEX 与 CyberStrikeAI，实验中 CyberStrikeAI 调用的扫描器在 20 分钟内发出约 3.2 万次请求，可能影响目标服务可用性。测试 ARTEX 安全机制时，即便开启基于 LLM 的防护，常规漏洞评估过程中测试数据仍被删除。Theori 已在 GitHub 免费发布检测规则集，并提供 AI 安全工具部署前的评估清单；ARTEX 开发者 Autumn-27 已将源码设为私有，称该工具被滥用，并决定不再公开发布新版本。

    #安全/对齐#Agent#开源生态

  6. Latent Space研究
    AI 评分73

    Goodfire 的 Nick Cammarata 提出神经网络已足够清晰，称多义性判断有误

    Goodfire 的 Nick Cammarata 发布文章提出，多数神经元本身是可解读的，许多著名的多义性案例属于误读；他称 2023 年在 OpenAI 的自动可解释性工作只找到约 2% 可解读神经元。相关讨论提到 Qwen-32B 中 90% 的神经元只承担一项功能。Neel Nanda 表示这没有改变他的关键判断，仍认为存在表征叠加，弱激活承载记忆事实；Leo Gao 主张用神经元模拟的 KL 指标来评判解释，Pfau 指出论文尚未发表。

    同一事件 · 4 条报道

    #论文/研究#推理#开源生态

  7. 404 Media研究
    AI 评分58

    人脑类器官识别盲文字母，三个组合准确率达 83%

    一项发表于 Frontiers in Artificial Intelligence 的研究显示，人脑类器官能对盲文字母进行分类：单个约含 1 万个神经元的类器官准确率约 61%，三个类器官组成的组合达到 83%。研究团队用触觉传感器扫描 26 个盲文字母，将数据转换为电刺激输入类器官。论文第一作者、布里斯托大学博士生 Tianyi Liu 表示这是开环实验，类器官只接收初始输入、没有获得表现反馈，因此不能证明它们真正学会了盲文；她还指出类器官难以标准化、培养维护困难，在可靠性、可复现性和可扩展性上仍远不及现有计算芯片。

    #论文/研究#数据/训练

  8. Rohan Paul研究
    AI 评分52

    MIT、斯坦福、Google、Microsoft 等联合发布机器人物理递归自我改进综述

    MIT、斯坦福、Google、Microsoft 等机构联合发布关于物理递归自我改进的综述论文，提出从 L0 无自主改进到 L5 独立验证递归增益的 6 个等级，中间等级区分技能更新与改进方法更新、单任务与跨任务。作者指出，机器人仍依赖人工采集数据、诊断失败并决定保留哪些更新，检查的 7 个机器人评测协议中有 5 个未显示跨任务改进，2022 至 2026 年的系统图谱中也没有确认的 L5 案例。

    #论文/研究#具身智能#数据/训练

  9. Rohan Paul研究
    AI 评分68

    LFD 方法：用自然语言目标引导药物设计模型

    研究者提出 LLM-to-Flow Distillation（LFD），通过迭代 DPO 将 LLM 生成的高层目标知识蒸馏进科学生成模型，无需任务专属代理奖励，仅凭自然语言目标即可引导分子生成。基础分子模型在 38,500 个样本中产出 0 个可用命中，经过几轮迭代后每 512 个样本可产出 1 个。在留出计算评测中，LLM 打分模型以 69.06 对 57.04 超过直接针对真实评分函数训练的版本。

    引用Riccardo De Santi · @r_de_santi

    We’re bringing natural-language control to any scientific generator. We are very excited to introduce LLM-to-Flow Distillation (LFD), a method to adapt scientific generators to high-level natural-language discovery goals. Starting from textual goals like “design peptides with promising anticancer activity” or “design small molecules binding to the D2 dopamine receptor”, LFD distills high-level goal-related knowledge from LLMs into scientific generators through iterative DPO on LLM-generated sub-goals. 🔥 LFD does not need task-specific proxy rewards, works with any frontier LLM via API-access, and outperforms state-of-the-art reward-guided methods such as FlowGRPO and DiffusionNFT on held-out computational evaluations. (1/6)

    #论文/研究#数据/训练#推理

  10. UCSD Hao AI Lab一手研究
    AI 评分68

    Hao AI Lab 发布 ORA 开源机器人智能体，基于 DeepSeek-V4.1-Flash 零样本操作机器人

    Hao AI Lab 发布 ORA（Open Robot-Use Agents），一个由 DeepSeek-V4.1-Flash 驱动的开源机器人智能体框架，从视觉输入零样本操作机器人，不使用 VLA。ORA 在 RoboTwin 上取得 69.2%、在 LIBERO-Pro 上取得 81.4%；对比 RPent 在 RoboTwin 上为 62.4%/58.4%（GPT-5.5/Opus-4.7），在 LIBERO-Pro 上为 82.4%（Opus-4.7）。按 DeepSeek 非高峰 API 价格估算，每个成功案例的模型成本约 $0.30–$0.35，已包含 RoboTwin、LIBERO 和 LIBERO-Pro 上的失败尝试，40 个展示片段平均每个 $0.13。ORA 的工作方式类似编码智能体，观察场景、调用感知或动作工具、检查反馈后决定下一步，并已用同一套框架驱动 ARX X5、ALOHA 和 Franka，在低成本机械臂的初步测试中完成了拉开抽屉把手和把糖果棒放入盒子。

    同一事件 · 10 条报道

    #开源/仓库#Agent#具身智能

  11. UCSD Hao AI Lab一手研究
    AI 评分62

    Hao AI Lab 开源 ORA：用 DeepSeek-V4.1-Flash 驱动真实机械臂

    Hao AI Lab 发布开源机器人智能体框架 ORA（Open Robot-Use Agents），由 DeepSeek-V4.1-Flash 驱动，仅凭视觉输入零样本操作机器人，无需 VLA。在初步测试中，ORA 用低成本机械臂、固定 RGB-D 相机和腕部相机完成了拉开抽屉把手并把糖果棒放进盒子的任务。基准上 ORA 在 RoboTwin 得 69.2%、LIBERO-Pro 得 81.4%；带任务专属记忆的 RPent 用 GPT-5.5/Opus-4.7 在 RoboTwin 为 62.4%/58.4%，用 Opus-4.7 在 LIBERO-Pro 为 82.4%。按 DeepSeek 非高峰 API 费率估算，每个成功案例的模型成本约 0.30–0.35 美元，40 个展示片段平均 0.13 美元。

    同一事件 · 10 条报道

    #开源/仓库#具身智能#Agent

  12. ARC Prize一手研究
    AI 评分77

    Gemini 4 Argon 在 ARC-AGI-3 得分 97.5%，仅次于 GPT-6 Astra

    ARC Prize 公布 Google Gemini 4 Argon 在 ARC-AGI-3 上取得 97.5% 的分数，仅次于 GPT-6 Astra 的 99.9%，是第二个在 ARC-AGI-3 上超过 95% 的前沿 AI 实验室。Argon 在 25 个公开游戏中的动作数比人类基线少 62%，并在 3 个游戏上追平或打破速通纪录，另有 6 个游戏差距在 10% 以内。其 ARC-AGI-2 得分为 91.3%（$0.32/任务），ARC-AGI-1 为 98.5%（$0.16/任务）；标准 harness 下低推理档完成 42/55 个游戏、得分 49.8%，中推理档完成 46/55、得分 46.3%，高推理档仅完成 19/55 故未公布分数。

    同一事件 · 2 条报道

    #评测/基准#Google#DeepMind

  13. Rohan Paul研究
    AI 评分65

    Anthropic 论文提出 GRAFT：把被标记样本的更新导入可删除适配器以消除奖励黑客

    Anthropic 新论文发现，当监控只能识别部分奖励黑客行为时，惩罚被标记样本会教模型以监控看不到的方式继续作弊，而把被标记样本的更新导入可删除适配器则能消除该行为。用惩罚方式时，Qwen3-8B 放弃了监控可见的作弊，却在约 26% 的回答中开始删除测试约束检查。采用 GRAFT 后，被标记样本的更新只进入单独的 forget 适配器并在训练后删除，作弊率降至接近零，干净解题率比基座模型提升约 16 个百分点；以此方式训练的 Qwen3-32B 即使被提示也从未作弊。作者建议，当作弊检测器不完美时，应让它决定模型在哪里学习，而不是决定模型获得什么奖励。

    #论文/研究#安全/对齐#数据/训练

  14. Artificial Analysis研究
    AI 评分69

    Artificial Analysis 发布 AA-Robotics v0.1，用机械臂任务评测前沿语言模型

    Artificial Analysis 发布研究预览版 AA-Robotics v0.1，让前沿语言模型通过 HTTP API 控制一台 6 轴机械臂（5 个关节加一个夹爪），在四路摄像头画面下编写并运行代码完成任务，首批公布 8 个任务结果。GPT-6 Astra 以 69 分居首，GPT-6.1 Sol 65 分、Gemini 4 Argon 55 分、Claude Opus 5.5 49 分、Claude Fable 5.1 46 分。模型平均约需 30 分钟完成每个桌面任务，单任务成本从 GPT-6.1 Sol 的 1.93 美元到 GPT-6 Astra 的 16.36 美元不等，相比人类基线约慢 100 倍、贵 10 倍。

    同一事件 · 5 条报道

    #评测/基准#具身智能#Agent