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  1. Reddit · AI 大众社区62

    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%。

  1. The Decoder78

    GPT-6-Astra在50道理论物理研究题中解出49道,单题成本约2.40美元

    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。

  2. Reddit · r/StableDiffusion71

    有人实测 Krea 2 Turbo:77 个族裔 × 7 组提示词、同一 seed 下的输出差异

    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。

  1. Hugging Face Blog62

    Nemotron 微调后在 IOI 2026 与 IMO 2026 双双达到金牌水平

    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。

  1. 量子位78

    Robocurve 发布 RoboHarm 基准:GPT-6 Astra 在 97% 危险任务中尝试执行

    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。

已经到底了