数学家呼吁抵制 OpenAI：AI 生成证明涌入数学界
数学界部分人士呼吁抵制 OpenAI，起因是该公司一次性放出 700 多份 AI 生成的数学证明文件。菲尔兹奖得主 Terence Tao 在博客转发相关声明并提出“Math 2.0”，Scott Aaronson 则称之为“Mathocalypse”。
推荐理由：围绕 OpenAI 一次性放出 700 多份 AI 数学证明，呈现数学界对署名、可验证性与研究节奏的两种应对路线。
#数据/训练
The Decoder精选AI 评分7878
Microsoft Research精选AI 评分7171 微软研究院开源 Agent Lightning v1.0：3500 行代码的轻量智能体 RL 框架
微软研究院开源 Agent Lightning v1.0，一个约 3500 行代码的轻量智能体强化学习框架，提出 Harnessed Agentic RL 范式，让部署时使用的同一 agent harness 直接参与训练，无需在训练框架内重新实现智能体。
推荐理由：微软研究院开源了可直接复用真实 harness 的轻量智能体 RL 框架，并给出 6000 样本训练编码智能体的完整流程与实测增益。
Latent Space精选AI 评分8383 OpenAI 内部模型发布 722 篇数学手稿，称解决 500 个公开数学难题中的 90 个
OpenAI 从一个未公开的内部前沿模型发布了一批数学成果，公开在 GitHub 仓库中，共 722 篇手稿、归入 372 个相关结果族，来自约 4000 道研究问题的评测，平均每个结果约用 3 小时 ChatGPT Pro 思考算力。
推荐理由：OpenAI 内部模型一次性产出 722 篇数学手稿，读者可据此了解其规模、算力成本与外界质疑。
Latent Space精选AI 评分7676 Reflection 发布 Beam：501B-A23B 美国开源 MoE 模型
Reflection 发布 Beam，一个面向编码、智能体与科研任务的纯文本 MoE 模型，总参数 501B、激活 23B，从零训练，完整权重将以 Apache 2.0 协议在本月放出。
推荐理由：Reflection 首次发布开源权重模型 Beam，给出训练规模、评测成绩与算力投入，可对照同期中美开源模型的位置。
Google DeepMind精选AI 评分6666 Google DeepMind 推出 SynthID Bio，为 AI 生成蛋白质嵌入水印
Google DeepMind 发布 SynthID Bio，将水印技术引入合成生物学，把不可感知的签名直接嵌入生物代码，使水印不仅能在数字模型上验证，也能在合成出的实体蛋白质上验证，同时保持其生物功能。
推荐理由：SynthID 水印从图像扩展到合成生物，读者可了解 AI 生成蛋白质如何在保留功能的同时被标记与筛查。
Microsoft Research精选AI 评分6666 微软研究院发布 Quine：面向生物学复杂性的 AI 研究系统
微软研究院发布 Quine，一个面向生物学复杂性的 AI 研究系统，由跨模态生物学世界模型和连接科学工具、文献、湿实验与研究者的交互式 harness 组成。
推荐理由：微软研究院公开 Quine 的生物学世界模型与实验闭环设计，并给出胰腺癌化合物筛选的湿实验验证结果。
Google DeepMind精选AI 评分8080 Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas，覆盖人类基因组 90 亿个单核苷酸变异预测
Google DeepMind 推出 AlphaGenome Atlas，一个包含人类基因组 90 亿个单核苷酸变异效应预测的平台，规模达 1PB，是 AlphaFold Database 的 30 倍以上，已通过免费网站门户向学术研究开放。
推荐理由：AlphaGenome Atlas 把 90 亿个单核苷酸变异的预测结果做成可检索资源，读者可了解其数据规模与 AVI 评分的实际用法。
已经到底了