AI 为何突然擅长数学证明：从提示序列与分支因子看模型解题方式
作者梳理 OpenAI 今年在 Erdős 单位距离猜想、Cycle Double Cover、Navier-Stokes 等开放问题上的进展，以及 Anthropic 在费马大定理形式化和黎曼猜想上的工作，提出用提示序列长度 k 与分支因子 b 判断问题对 LLM 是否可解。
#推理
Latent SpaceAI 评分5858
Berkeley AI ResearchAI 评分3636 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
伯克利 AI 研究团队系统梳理了并行推理领域进展，重点分析自适应并行推理——让模型自行决定何时分解并并行化独立子任务、开启多少并发线程以及如何协调。现有方法如 Self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink 和 Hogwild!