确实也是轰动数学和AI两界了。因为就在最近，世界级顶尖数学家宣布辞职，前往硅谷，全职加入AI初创公司——这家公司，还是自己学生创办的——一个24岁00后华人女生。吸引他的这家公司，也不是等闲之辈，而是硅谷新贵——Axiom，一家主打AI数学的明星公司。
近日，AI 初创公司 Axiom 宣布其模型在没有人类干预的情况下，自动完成了两个数学猜想的证明——埃尔德什问题（Erdős Problem）中的 481 号和 124 号。据称，481 号问题仅用时 5 小时，代码量为 656 行；124 号问题则耗时超 24 小时。值得关注的是，这些证明均通过 Lean 验证，Lean 的特点是其形式化证明过程无需人工干预，为数学正确性提供了保障。
Anthropic发布了Programmatic Tool Calling（PTC）特性，让Claude通过代码编排工具执行，降低token消耗、减少延迟并提升准确性。
Vision–Language–Action（VLA）策略正逐渐成为机器人迈向通用操作智能的重要技术路径：这类策略能够在统一模型内同时处理视觉感知、语言指令并生成连续控制信号。
本文为Milvus Week系列第三篇，该系列旨在分享Milvus的创新与实践成果，以下是DAY3内容划重点： Milvus2.6中，Zilliz借助Geolocation Index for Milvus，首次将地理空间数据与向量检索融合，使 AI 可以在理解语义的同时，理解空间。
大家好，我是袋鼠帝。 今天想跟大家聊聊最近很火的一个新概念：GEO
在 Vision-Language Model 领域，提升其复杂推理能力通常依赖于耗费巨大的人工标注数据或启发式奖励。这不仅成本高昂，且难以规模化。
今天，The Information从投资者文件和知情人士处获悉，AI数据分析平台Databricks正在洽谈一轮规模高达50亿美元（约合人民币354亿元）的新融资，此轮融资中，Databricks的估值已经飙升至1340亿美元（约合人民币9481亿元）。
随着大语言模型（LLM）的商业价值快速提升，其昂贵的训练成本使得模型版权保护（IP Protection）成为业界关注的焦点。然而，现有模型版权验证手段（如模型指纹）往往忽略一个关键威胁：攻击者一旦直接窃取模型权重，即拥有对模型的完全控制权，能够逆向指纹 / 水印，或通过修改输出内容绕过指纹验证。
最近看到一篇关于Claude Skills的质量非常高的文章， 标题：Claude Agent Skills: A First Principles Deep Dive 链接：https://leehanchung.github.io/blogs/2025/10/26/claude-skills-deep-dive/
