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  1. Microsoft Research85

    Microsoft Research 与合作者证明 31 年前的 KLS 猜想

    Xinzhi Zhang 与 Zhao Song 合作证明了 1995 年提出的 Kannan–Lovász–Simonovits(KLS)猜想,确立了对数凸分布的普适几何原则。研究采用人引导的多智能体迭代剪枝流程,探索约 100 条研究路径后找到关键判据,再通过递归改进消除对维度的依赖;另有独立团队与第三组证明以及 Lean 4 形式化验证相互印证。

    推荐理由:原文介绍 Microsoft Research 与合作者证明 KLS 猜想,并拆解了人引导 AI 智能体迭代搜索的研究方法,可了解其协作流程。

  1. Google Research60

    Google Research 发布 VERID 框架与闭环实验成果,构建自主湿实验室基础模块

    Google Research 发布 VERID 实验室框架及两项闭环实验成果,目标是让 AI 智能体在真实湿实验室中设计、执行并改进实验。VERID 基于 PyLabRobot 构建实验室数字孪生,提供 3D 状态跟踪、虚拟试运行、硬件安全检查和视频与操作日志同步记录。

    推荐理由:原文给出 VERID 框架与两条闭环实验的具体数据和失败案例,可了解 AI 智能体接入湿实验室的工程做法。

  1. GitHub Blog · AI & ML62

    GitHub 发布 ReviewBench:面向 AI 代码审查的开放基准

    GitHub 发布 ReviewBench,一个面向 AI 代码审查智能体的开放离线基准,研究预览版已上线官网。基准基于 1.039 亿个 GitHub pull request 的分布构建,包含 19 种语言、187 个开源仓库的 219 个 pull request,采用多来源 golden set 与统一评分标准,发布前由资深工程师独立复核,真阳性判断一致率 96.6%。

    推荐理由:GitHub 公开了代码审查基准的构建方法与评测口径,读者可据此判断自家审查智能体的强弱项。

已经到底了