Microsoft Research 研究人员与合著者共同证明了困扰数学界 31 年的 KLS 猜想，确立了高维几何中普适的几何原则。该成果通过人类主导的 AI 智能体研究流程实现，AI 系统探索了超过 100 种候选方法，研究人员负责评估、剪枝和重定向搜索。独立研究者已验证该研究，并发布了基于 Lean 4 的形式化验证，确认了结果的可靠性。
推荐理由：展示了人类主导 AI 探索数学路径并解决高维几何核心难题的过程，为 AI 辅助科研提供了具体范式。
Google DeepMind 的 AlphaProof Nexus 在《Science》发表的研究中独立解决了数十个开放数学问题，包括 9 个 Erdős 问题和 44 个 OEIS 猜想。该系统基于 Gemini 3.1 Pro 构建，利用 Lean 形式化语言进行证明起草与修订，并通过了严格的同行评审，这与 OpenAI 近期将 AI 证明直接上传 GitHub 的做法形成对比。
推荐理由：该研究通过同行评审验证了 AI 在解决开放数学问题上的能力，并展示了与 OpenAI 不同的学术发布路径。
Berkeley AI Research 发布关于自适应并行推理（APR）的研究综述，探讨模型如何自主决定任务分解、并行线程数量及协调方式。文章对比了 Multiverse 和 ThreadWeaver 等方案在 KV cache 管理与推理引擎修改上的差异，并分析了通过强化学习训练模型掌握并行控制流的奖励机制设计，指出 APR 在降低延迟与提升准确率方面的潜力及当前存在的稳定性挑战。
推荐理由：文章梳理了自适应并行推理范式，对比了不同推理引擎实现与训练奖励机制，为优化推理效率提供了技术参考。