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数学家 Timothy Gowers 讲述了 ChatGPT 5.5 Pro 如何在约一小时内、几乎不需要人工干预的情况下，产出了博士级别的数学研究成果——解决了一篇组合数学/加法数论论文中的若干开放问题。这一经历促使他大幅修正了对大语言模型数学能力的评估。

一篇教育性文章，解释生日悖论的数学原理及其在密码学中哈希碰撞的应用，涵盖匹配生日的概率计算以及理查德·冯·米泽斯贡献的历史背景。

这个交互式工具通过数据流图可视化 Transformer 模型的数学基础，涵盖了从 GPT-2 到 Qwen 3.6 的架构以及各种注意力机制。

本文介绍了 AI 协作者数学家（AI Co-Mathematician），这是一个利用代理式 AI 支持数学家进行构思和定理证明等开放式研究任务的工作台。早期测试表明，该系统在困难的问题解决基准测试中取得了最先进的结果，包括在 FrontierMath Tier 4 中获得了 48% 的得分。

Zyphra 发布了 ZAYA1-8B，这是一款拥有 84 亿参数的混合专家模型（Mixture-of-Experts），其中活跃参数为 7.6 亿。该模型在数学和代码推理任务中展现出极高的效率与卓越的性能。

《科学美国人》的一篇文章回顾了17世纪一个名为“点数问题”的赌博谜题如何促使帕斯卡与费马共同发明了现代概率论。

Maryna Viazovska 因证明 E8 格在 8 维空间中给出最密球体堆积，并推动傅里叶分析发展，荣获 2022 年菲尔兹奖。

DeepMind 宣布 Gemini Deep Think 具备解决数学、物理学和计算机科学领域专业研究问题的能力，其核心亮点在于全新智能体 "Aletheia"，能够迭代式地验证和修正解决方案。

GPT-5 帮助数学家 Ernest Ryu 解决了一个困扰优化理论40年的开放问题，涉及 Nesterov 加速梯度法的稳定性性质。这一突破展示了大型语言模型通过从数学文献中提取相关技术和思想来辅助重大数学发现的能力。

Google DeepMind 和 Google 发起了 AI for Math Initiative，与五所著名研究机构合作，利用 Gemini Deep Think 和 AlphaProof 等 AI 工具加速数学发现。

本文通过一个关于大学生日常决策的教学示例，解释了马尔可夫决策过程（MDP）的基础知识，这是深度强化学习中的核心框架。

一位数学家使用Gemini模型核查即将发表的数学论文，模型成功发现了命题4.2中的逻辑错误，并提供了三个无可辩驳的理由，帮助作者修正了结论。该案例展示了AI即使在前沿领域也能像训练有素的数学家一样进行深度推理。