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形式化验证:半个世纪前的“代码验算”技术,为何被AI捧红?

今年早些时候,谷歌 CEO 桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)在谷歌云年度大会上披露,公司约 75% 的新代码由 AI 生成,再经工程师审核批准。Anthropic 的内部数据显示,其入库代码已有 80% 以上由 Claude 编写。批量产出的也不只是代码。10 月 26 日,AI 数学公司 Axiom Math 宣布,团队指挥数十个 AI 智能体,用 24 天把数学史上篇幅最长的证明完整改写成可供证明助手 Lean 逐步检查的形式化代码,篇幅长达 4,310 万行。产量上去了,随之而来的是质量问题。代码审查公司 CodeRabbit 分析了 470 个开源项目的拉取请求(pull ...

形式化验证:半个世纪前的“代码验算”技术,为何被AI捧红?
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刚刚,Claude每月200美元套餐取消5小时限制

机器之心编辑部刚刚,Anthropic 宣布对 Claude 订阅套餐进行更名。原来的 Max 5x 更名为 Max,每月仍为 100 美元;Max 20x 则更名为 Ultra,每月仍为 200 美元。现有订阅用户无需任何操作,价格与权益不变,名称自动切换。完成更名后,Claude 的个人订阅套餐形成了 Free、Pro、Max 和 Ultra 四个档位。同时,Anthropic 开始...

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AI补全人类史上最大数学证明,数学家当场泪崩

新智元报道 人类历史上规模最大的数学证明,现已通过计算机形式化验证。有限单群分类定理(CFSG,Classification of Finite Simple Groups),刚刚被AI彻底形式化!百余名全球顶尖数学家历经大半个世纪、写下长达15000页的「数学天书」,被初创团队Axiom研发的多智能体系统在短短24天内全部跑通。更让人头皮发麻的是,AI构...

AI补全人类史上最大数学证明,数学家当场泪崩
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月烧1.5万亿token,年烧1.32亿美元?Cursor工程师的账单,凡人只能仰望

作者 | Tina10 月 21 日,OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 在 Cloudflare Connect 的台上估算,自己上个月用于 AI 工作的 token 成本约为 1000 万美元。听众发出惊呼,他补了一句:“并非所有消耗都有用。”几周前,另一位 Peter——Peter Piekarczyk——也算出了一笔让人咋舌的账。他看到 Lauren Tan 的 Cursor 个人主...

月烧1.5万亿token,年烧1.32亿美元?Cursor工程师的账单,凡人只能仰望
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用于医学图像间最优传输的凸势学习

arXiv:2610.37844v1 发布类型:新 摘要:在形态学分析中,计算医学图像之间的最优传输映射发挥着基础性作用。然而,现有方法要么难以扩展至大型三维医学图像,要么依赖于正则化形式,只能提供近似的传输映射。为提升下游医学图像分析的精度,我们提出了一种新颖的方法,通过参数化凸势函数来估计最优传输映射。根据构造,所得传输映射必定无旋,符合布雷尼耶定理。我们在二维和三维医学影像数据集上对该方法进行了评估。实验结果表明,我们的方法能够实现更低的传输估计误差,并生成更高q

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Claude给391行代码找Bug,狂写1.8亿行证明!

henry 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAIClaude这家伙,也是把debug,玩成扫雷硬解了。就在刚刚,Anthropic发布了与Theorem合作的最新研究:让Claude在几周内,为 123个开源库中的239个测试入口完成形式化验证,最终产出约1.8亿行通过机器检查的证明代码。据A社(全美班)团队介绍,这是其所知的首次大规模利用AI,在汇编代码层面对生产软件开展形式化验证。听起来有点绕,但简单来说,其实就是让Claude找出Bug,修掉,然后交一份证明,说明规定范围内的这类错误不会再出现。这就像在软件里扫雷,扫完还得写份报告,交代清楚:为什么这里没雷?而为了写出这份证明,C...

Claude给391行代码找Bug,狂写1.8亿行证明!
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数十agent,24天挑战数学界巨型工程,还揪出40年前漏洞

编辑|Neo100 多位顶尖数学家,耗费数十年,写下 1.5 万页证明。现在,AI 只用了 24 天,就把这项人类数学史上最庞大的工程之一,变成了 4300 多万行可以由计算机逐步验证的代码。更惊人的是,AI 在检查这些数学家留下的证明时,还揪出了一个存在近 40 年的论证漏洞。这不是一道奥数题,也不是一篇几十页的数学论文,而是被...

数十agent,24天挑战数学界巨型工程,还揪出40年前漏洞
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雅可比透镜的数学理论

arXiv:2610.31955v1 发布类型:新 提要:Anthropic 的最新研究提出了一种名为“雅可比透镜”(J-lens,Gurnee 等人,2026)的新可解释性工具。该方法在前沿语言模型的隐藏状态中识别出一些线性方向,这些方向表现出类似工作记忆表征的特性。然而,尚不清楚究竟是哪些机制特性使这类特征能够被 J-lens 检测到。为此,我们提出了 J-lens 的数学理论,并证明它倾向于识别相干特征——即那些类似于主导、在空间上具有连贯性的李雅普诺夫模态的方向。沿着这些方向施加微小扰动时,其放大效应会逐层传递,在各个标记位置大致保持不变,并且在不同上下文中也具有一致性。尽管 w

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PRISM:通过隐式随机调制促进大型语言模型的采样多样性

arXiv:2610.32101v1 发布类型:新 摘要:大型语言模型(LLMs)会表现出模式坍缩现象,即其输出分布集中于熟悉的语义模式。当多样性消失时,反复采样便沦为语义上的重复,而非新的发现,导致那些罕见但更优的解决方案难以浮现,从而使模型的自我进化与持续学习难以维持。大多数应对措施仅在推理阶段发挥作用,通过调整采样结果来实现多样性,却并未将多样性真正内化为模型的一项能力。我们提出了 PRISM,一种在训练阶段就将多样性内化的框架。PRISM 结合了:(i) 子模性策展机制,为每个提示配以多样且正确的多教师解;以及 (ii) 随机嵌入调制,将特殊标记的扰动转化为 impl

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将Transformer理论付诸实践

arXiv:2610.32104v1 发布类型:新 摘要:为刻画Transformer架构的能力与局限性,人们已发展出若干形式化理论,这些理论分别采用不同的抽象方法,以捕捉该架构的不同特性。由于其底层假设与概念框架存在差异,这些理论在预测Transformer对哪些任务感到容易或困难时往往意见不一。我们梳理了七种关于Transformer能力的理论(Star-free、$\mathsf{AC}^0$、$\mathsf{TC}^0$、C-RASP、MPC、BAPO以及敏感性),并将其研究结果转化为一张通用的预测矩阵,覆盖一系列涉及不同计算结构的任务。我们还提供了新的理论成果,以完善这一矩阵。随后,我们对这些理论进行评估

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