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 用未公开的内部前沿模型在 GitHub 公开发布 722 篇数学手稿，归入 372 个相关结果族，来自约 4000 道研究问题的评测，平均每个结果消耗约 3 小时 ChatGPT Pro 推理算力。
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 AI 做原创数学研究的规模与算力成本。
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Latent Space精选AI 评分8888
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 公布前沿模型在数学开放问题上的进展
OpenAI 发布内部前沿模型在数学开放问题上的新结果，并在 GitHub 上公开 Lean 证明形式化与研究细节。材料仅提供摘要，未给出具体问题、模型名称或结果数据。
推荐理由：OpenAI 公开内部前沿模型在数学开放问题上的结果与 Lean 形式化证明，可观察 AI 做数学研究的当前边界。
Microsoft Research精选AI 评分6262 微软研究院：把机器人推理卸载到边缘或云端可提升任务成功率与续航
微软研究院对移动操作机器人工作负载做了系统性测量，发现把物理 AI 推理从机器人本体 GPU 卸载到边缘或云端 GPU，能提升任务成功率、支持更大的模型并延长续航。
推荐理由：微软研究院首次系统测量机器人本体推理与卸载推理的差距，给出任务成功率与续航的量化对比，并开放 Kubernetes 工具链。
Microsoft Research精选AI 评分6060 微软研究院在 Nature 发表 RetroChimera，提升小分子合成路线预测
微软研究院在 Nature 发表逆向合成模型 RetroChimera，它结合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与图神经网络 NeuralLoc，用学习式重排序整合两者预测。
推荐理由：微软研究院公开 RetroChimera 的架构与盲测结果，读者可了解逆向合成预测如何通过集成与重排序提升路线质量。
Berkeley AI Research精选AI 评分6262 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把数十年内核经验带到 Apple Silicon
IBM Research 与 UC Berkeley Sky Lab 将演化式内核搜索框架 K-Search 扩展到 MLX，并新增结构化 CUDA-to-MLX 翻译层，让已有 CUDA 内核作为知识库适配到 Apple Silicon。
推荐理由：原文给出 CUDA 到 MLX 的翻译层设计与两组内核实测数据，读者可据此判断跨硬件内核迁移的可行路径。
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