math

Tom Yeh教授介绍他的Substack通讯'AI by Hand'，专注于与AI相关的数学、算法和架构，拥有超过73,000名订阅者。

本文提出在LLM后训练中使用进化策略（ES）而非强化学习，表明ES能提升解决方案覆盖率（pass@k），并在数学基准上取得更好结果。

陶哲轩的ICM 2026讲座《数学在AI时代》已上传至YouTube，探讨了AI、形式化验证和协作平台如何改变数学实践，同时也指出了它们目前的局限性。

一篇技术博客文章，解释了如何使用浮点除法和融合乘加来执行整数除法和取余，并给出了操作数位宽的限制，同时讨论了SIMD和舍入模式的实际注意事项。

本文介绍了如何使用多项式，特别是 Smoothstep 函数，通过匹配位置的导数（速度、加速度、加加速度等）来生成机器人和 3D 打印机的平滑运动轨迹，从而避免不连续性。

与 Lean 和 Z3 的创造者 Leonardo de Moura 的访谈节目，讨论 Lean 的工作原理、LLM 在形式化验证中的作用，以及 AI 辅助证明如何改变软件开发和数学。

Ask-E 是一个新的基准测试和训练环境，用于评估和训练模型生成针对特定技能水平校准的问题，该技能水平由两个现有语言模型的能力定义。前沿模型在校准上的得分低于 50%，而在 Ask-E 上进行训练可以提高下游数学基准测试的成绩，且无需新的数学数据或基于正确性的奖励。

一个数据链接，追踪 AI 系统随时间解决数学问题的情况，突出 AI 数学推理的进步。

本文讨论了AI解决数学问题的能力是否在呈指数级增长，并可能分析了近期的趋势和研究。

This article explains how to compute closing speed as the normal component of relative velocity between two objects using vector projection, with examples for physics simulations and game engines.

OpenAI 报告称，其下一代主要模型的内部版本（Astra）以约2000美元的token成本，解决了数学和理论计算机科学领域10个长期悬而未决的开放问题，并附有正式的Lean证书。

OpenAI即将推出的Astra模型系列解决了数学和理论计算机科学领域的10个重大开放问题，证明生成成本不到2,000美元。这条推文凸显了Astra在科学推理方面的潜力。

推广《Math for Web Design》一书，该书教授用于精确网页布局和动画的数学原理，涵盖CSS、JavaScript及响应式设计。

David Turturean 在 EpochAI Research 的 FrontierMath 计划下，与问题提出者 David Roe 合作，通过语音输入解决了 p 进伽罗瓦理论中一个 40 年来的开放问题。

一个自主的AI智能体（math-god）证明了加权θ扩展定理，证明了每个通过一条桥边连接一个任意有根树的简单θ图都满足 s⁺(G) > |V(G)|，使用了根同余PSD证据、局部归约、相位符号分类和其他先进技术的组合，并提供了机器可验证的证书。

一篇技术博客文章，解释隐形飞机背后的物理和数学原理，重点介绍苏联衍射理论如何促成了F-117夜鹰，并附有代码和可视化内容。

一本沉浸式的线性代数教材，配有交互式图形，涵盖向量、矩阵、行列式、特征值等内容。

这项研究探讨了不同数据域在预训练期间的互动方式，发现加入代码可以提高数学性能，而某些组合则会相互影响，并提出将数据协同纳入缩放定律。

对一项能够用笔和纸进行数学和编程的技术的激动反应，暗示了一种融合物理与数字创作的新工具或方法。

这条推文列出了机器学习工程师每天使用的7个基础数学概念，并简要强调了这些概念背后的推导过程，例如为什么梯度下降沿着最陡方向移动，以及为什么softmax加交叉熵会产生一个干净的梯度。