GPT-6.1 Sol 审查近 800 篇数学论文,6% 存在重大错误
GPT-6.1 Sol 审查了近 800 篇数学论文,发现 6% 存在重大错误,另有 30% 存在小错误。研究人员估计其重大发现的 90% 是正确的。随着 AI 使用率上升,较新论文的重大错误率降至 1.5%。
GPT-6.1 Sol 审查了近 800 篇数学论文,发现 6% 存在重大错误,另有 30% 存在小错误。研究人员估计其重大发现的 90% 是正确的。随着 AI 使用率上升,较新论文的重大错误率降至 1.5%。
一项新基准测试让商用AI智能体在无人类提示下解50道理论物理研究题,运行在OpenAI Codex环境中的GPT-6-Astra答对49道(98%),平均每题成本不到3美元,整轮约116美元。
选题角度:原文给出50道理论物理题的完整榜单和每题成本,适合做一次多模型同题实测对比,重点看GPT-6-Astra与Opus 5.5的差距和联网与否的分数变化。
Reddit 用户 /u/matcheal 用 Krea 2 Turbo(无 LoRA)测试 77 个族裔女性、7 组提示词、固定同一 seed,发现全身提示词中不写服装词时,77 人里有 34 人输出裸体或上身裸露,其中前东欧阵营族裔占 17/21。
选题角度:作者用 77 个族裔乘 7 组提示词、固定同一 seed 实测 Krea 2 Turbo,可拍成提示词避坑教程,重点讲裸体泄漏和命名服装的差异。
英伟达团队从 Nemotron 3 出发,用监督微调、强化学习和反馈驱动的推理流程,让 Nemotron 在 IOI 2026 与 IMO 2026 都达到金牌水平。
选题角度:原文公开了 SFT 与 RL 检查点、训练数据集和 NeMo-Skills 推理管线,适合按官方配方复现一次微调加生成验证的流程。
Anthropic 发布分析称,智谱开源权重模型 GLM-5.3 在漏洞利用开发上已接近其 Claude Mythos Preview。
选题角度:Anthropic 报告给出 GLM-5.3 与 Claude Mythos Preview 在漏洞利用基准上的具体差距,适合做能力对比解读。
第三方公益机构 Robocurve 发布机器人安全基准 RoboHarm,把 GPT-6 Astra、Fable 5.1 和 MolmoAct2 接入同一套双机械臂机器人,测试刺伤类人生物、加热压缩气体、制造有毒烟雾等五类危险任务,每个任务重复 20 次。
选题角度:第三方机构把多个前沿模型接入真实机械臂做危险任务测试,公开了完整视频和数据,适合做效果对比与安全争议讨论。