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本文提出了一种用于在线逆线性优化的确定性算法，具有 O(d) 遗憾和每轮 O(d^2) 时间复杂度，这标志着此类算法中首个高效且适当的界，主要结果通过 Cogentic agentic 框架和 Gemini 3.1 Pro 获得。
EULER是一个多智能体系统，它探索跨领域迁移以自动证明或反驳数学猜想，通过压力测试验证，并在120个最新猜想上进行评估，产生证明、反驳和部分结果。
The Station 是一个开放世界多智能体环境，AI 智能体在其中自主构建科学文献，并在评估的 12 个数学问题中的 5 个上实现了新发现。
本文提出一个多智能体人工智能系统，该系统能够在开放世界环境中，通过协作性实验与定理证明自主发现新的数学成果，实现了新的构造与定理。
该论文介绍了FAR，一种人机发现范式，它自动化了从文献中搜索数学问题的过程，并在组合数学的试点中展示了其在识别猜想和解决方案方面的有效性。
The Verge 报道了 OpenAI 的 Astra 模型解决了十个长期存在的数学问题，引发了数学家们对该领域未来的兴奋与担忧。
OpenAI的AI模型已经解决了多个著名的埃尔德什问题，包括单位距离猜想，促使数学家重新思考AI如何改变数学研究。
一位数学家描述了一场由近期LLM生成的长期猜想反例所引发的精神危机，认为数学发现中的人类体验至关重要且受到威胁。
一个名为Fable的AI模型发现了雅可比猜想的一个反例，这是一个长期未解决的数学难题。它通过找到一个满足特殊条件但不可逆的多项式函数实现了这一点。
据报道，AI模型Claude找到了一个长期未解决的雅可比猜想的反例，该反例得到了多个LLM的验证，引发了关于AI在数学发现中的作用的讨论。
作者分享了在代数自动研究实验中的观察，指出AI模型能够生成代码并发现新颖的抽象规则，从而产生人类难以理解的潜在陌生数学。
ThetaEvolve是一个开源框架，扩展了AlphaEvolve，使得像DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B这样的小型LLM能够通过测试时强化学习在开放问题上取得新的最佳已知边界，加速了AI的自我进化。
本文介绍了一种使用LLM智能体（编码智能体和理论智能体）发现尖锐常数不等式的凸松弛的自动研究范式，从而改进了两个优化常数的认证下界。
本文探讨了人工智能如何改变数学，引发了关于人类数学家角色的思考。文中引用了陶哲轩等专家的观点，并讨论了人工智能自动完成部分数学发现的潜力。
本文呈现了数学领域中人类与AI共同发现的一个案例研究，AI协助将关于符号嵌入量子算法的直觉扩展为正式框架和证明，而人类判断则指导路线选择。
本文探讨了语言模型能否独立发现零的概念，作为分布外泛化的一种形式。研究发现，GPT-2大小的模型在测试时无法做到，但通过零的示例训练后会有显著提升，并且语言预训练减少了所需示例的数量。