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OpenAI宣布AI首次自主攻克顶级数学开放问题，连证明思路都让数学家意想不到！这个问题叫做平面单位距离问题，由匈牙利数学家保罗·Erdős在1946年首次提出。看视频（视频有亮点，曾经的清华本科特将获得者陈立杰是这个突破的的研究人员）
5 月 19 日，OpenAI 联合创始人、「Vibe Coding」之父 Andrej Karpathy 宣布加入 Anthropic 预训练团队。他将组建新团队，用 Claude 加速预训练研究。一个做过Hinton和李飞飞学生、奥特曼同事、马斯克直属下属的人，为什么甘愿做 Dario Amodei 的「-2」？Anthropic 又为什么非要招他？
近日，谷歌 DeepMind 研究员 Lun Wang@lunwang1996，在 x 上发文宣布自己已经从 DeepMind 离职，结束了这段非常精彩的旅程，「我非常感谢曾经共事的人、我们一起打造的东西，以及我在将前沿 AI 研究推向生产环境过程中学到的经验。」
AI shopping 的热度正在升温。
最近，京东和中科院信工所展开了Self-Taught RLVR的系列研究，并连发三篇后训练新作。
近年来，3D 高斯泼溅（3D Gaussian Splatting, 3DGS）凭借其卓越的新视角合成能力和实时的渲染效率，极大地推动了神经渲染技术的发展。然而，当研究者试图直接从 3DGS 中提取精确的 3D 几何表面（Mesh 等）时，往往会面临严重的几何失真问题。
序列建模是大语言模型、计算机视觉等领域的基础共性问题。当前通用的 Transformer 模型计算复杂度随序列长度平方增长，在长序列任务中面临显著的计算挑战。因此，研究者们一直在探索具有线性计算复杂度的高效序列建模方法。
近期，LLM 已经在 IMO 上取得了很好的成绩，在一些研究级数学上（如短程证明、组合构造）也有所进展。但如果真正让 LLM 去处理提出数十年的数学猜想，结果会是如何？
过去一段时间里，在围绕大模型推理能力增强的研究中，SFT 和 RL 是两类核心后训练范式 —— 前者稳定收敛快，能高效吸收高质量推理数据；后者更具探索性，有望推动模型实现复杂推理和分布外泛化。
浙大联合微软亚洲研究院最新提出的World-R1，不改架构、不要3D数据，纯靠强化学习就让视频生成模型学会了“理解”三维世界。World-R1 的出发点很简单：预训练的视频模型里面已经有 3D 知识了，只是“沉睡”着。用强化学习把它叫醒就行。