OpenAI 让模型写出了可能推翻 ETH 的证明,还请了 Impagliazzo 这些大牛来核验,Lean 形式化也做了一部分,看看到底靠不靠谱。
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有人测 Qwen 3.8 时发现模型会偷偷连阿里云服务器,老版本没这问题,本地部署前值得看看这篇。
OpenAI 的模型在数学上挑战了指数时间假说,MIT 科学家来解释这对计算理论意味着什么,看看就行。
AllenAI 做了个叫 NoveltyBench 的测试,专门看 GPT、Claude 这类模型当'论文评审'时能不能看出一个 idea 是不是已经有人做过了,做科研的朋友可以看看结果。
OpenAI 的模型这回直接证了挂谷猜想和杨-米尔斯存在性,数学成果已过 Lean 验证,感兴趣可以去 GitHub 看证明原文。
NYU和UT Austin的研究解释了为啥读AI写的东西特别累:代码和数学训练只奖励对,不奖励好读,小模型反而更像人写的。
急诊科真实环境下的对照研究,看放射技师用不用 AI 读骨折片差别有多大,做医疗 AI 的值得对一下数据。
OpenAI 又发了三项数学、物理方面的新发现,这次还请外部专家当 shepherd 来把关结果,顺便公开了和学术界合作的新玩法。
OpenAI 拿出了近 100 个国家、165 项工作活动的真实使用数据,想看看大家到底拿 ChatGPT 干活干些啥,这份报告有答案。
npj Digital Medicine 刊的随机对照研究,测了多个模型扮演标准化病人教医学生的效果,做医学教育模拟的可以看看设计思路。
133名专利律师实测三个月:初级律师用AI进步最快,可一撤走AI就打回原形,资深律师反而保住了收益。做律师或带新人的都该看看。
一篇npj Digital Medicine的新论文,看某学术医院全院 rollout AI 记录助手后各科室用得怎么样,做医疗 AI 落地的可以翻翻数据。
189 人做实验发现:长得像人的 AI 同事更被信任,可女性形象的“工资”就是被打低一截,论文里数据讲得很细。
Stanford 和伯克利搞了个 TokenGate,往模型里一插就能把长文档 prefill 快最多 11.3 倍,内存还省 3 倍多,跑长上下文的可以看看。
医生写病历到底能不能靠 AI 省时间?NEJM AI 这篇纵向研究给了实际数据,做医疗 AI 的都该看看。
Nature Medicine 上的一项单中心试验,让患者直接和对话式 AI 沟通做基层初诊,安全性和可行性数据都不错,做医疗 AI 的同行可以看看。
npj Digital Medicine 这篇荟萃分析专门研究医生能不能发现临床 AI 给错建议,做医疗 AI 或医院信息化的朋友可以看看。
印尼媒体报道,机器学习找出了44个隐藏的行星系统,精度99%,天文爱好者可以看看模型是怎么筛出这些候选的。
NEJM AI 这篇文章聊的是医生用了诊断 AI 之后怎么不丢掉自己的判断,提到自动化偏见这些实际问题,做医疗 AI 或临床工作的可以看看。
NEJM AI 的新评论文章,聊个性化生成式 AI 能不能帮不同文化背景的人拉近距离,做医疗或跨文化产品可以看看。
NEJM AI 刊了 Cleveland Clinic 峰会的落地框架,讲临床 AI 怎么从单点试点推到整个医疗系统,做医疗 AI 的人可以看看别人踩过的坑。
NEJM AI 这篇观点文章讲医生过度信任 AI 建议会慢慢丧失独立判断,做医疗 AI 或关心人机协作的都该看看。
Microsoft 拿 300 个真实病例把自己的诊断 AI 和医生比,准确率高出一倍,急诊场景也赢了,还更省钱。
研究团队用深度学习直接从脑部 MRI 里自动标出颈椎椎体并提取形态数据,多中心大数据验证过,做脊髓影像分析的朋友可以看看。
Voice agents for Southeast Asian markets are usually tested on English-centric audio sets, which hides how badly multilingual speech degrades downstream answers. SEA-HELM Audio gives builders a way to quantify that drop per language before shipping a customer-facing voice bot. Teams choosing between speech pipelines or fine-tuning models for regional languages can use it as a baseline alongside global benchmarks like MMLU.
发在 npj Digital Medicine 上的临床 AI 治理论文,讲医院怎么管 AI 工具才能既合规又推得开,做医疗 AI 的可以看看。
Microsoft 团队说他们的诊断 AI 在疑难病例上比医生还准,但有意思的是提升基本来自底层模型,不是自家的编排系统。
Rescale 用 Strands Agents 加 Bedrock 搭了个测试分诊智能体,几周就上线,还公开了他们的 AI-DLC 开发流程,做智能体的可以参考。
OutSystems 的新调研说出了企业的尴尬:Agent 好部署,但两个 Agent 吵起来谁说了算?搞企业自动化的建议看看。
Perplexity 和 NVIDIA 搞了个叫 JOLT 的训练方法,一个模型当老师又当学生,在 MATH 上准度追平 GRPO,训练 token 少了 6.5 倍。
一项发在 npj Digital Medicine 的随机对照试验,用生成式 AI 给 CBCT 肺活检做导航,医生可能会关心它的试验设计。