JUAN LI · AI4SCIENCE
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本期 Microsoft Research Podcast 由应用科学家 Chad Atalla 采访微软研究院 partner research manager Jennifer Neville。Neville 谈到评估在推动当今 AI 系统性能边界、满足用户需求方面的作用，以及模型在传统基准测试之外接受测试时出现的“意外失败”。她给出与当前 AI 系统协作的实用建议，强调当结果与预期不符时应仔细查看数据，并分享数十年 AI 进展对她判断未来的启发。她还回顾了自己从数学、物理、认知科学到计算机科学的多转折职业路径。
Hexagon 是面向数学与理论计算机科学的新论文仓库，由多人自 2026 年 8 月初起合作筹建。作者认为借助 LLM 证明的结果大量涌现，需要新的收集模式：成果可被引用、可长期可靠保存，作者与社区参与门槛低于 arXiv，并为这些工作提供区别于 GitHub 仓库或 X/Bluesky/Mathstodon/LinkedIn 帖文的归属地。为支持项目，团队在特拉华州成立 Hexagon Mathematics Foundation，并拟申请 501(c)(3) 免税资格，作者出任首任执行主任。他举例说，与 FRG 资助团队合作时点击按钮即得到特征零四重子 Hodge 数的导出不变性这一新结果，他不愿署名而只在博客披露，如今该结果以 hexagon:2609.00104 收录于 Hexagon。
OpenAI在GitHub上公布其新模型产生的372项成果，称每一项都解决或大幅推进了数学或理论计算机科学中的重大公开问题，其中包括四维Kakeya猜想的解法、对部分重要计算机算法的改进，以及朝Riemann猜想的实际进展。许多结果已在Lean（可校验证明逻辑的编程语言）中通过验证。OpenAI发言人告诉《Scientific American》，这款尚未公开的模型几乎所有结果都是对单个AI智能体的一个提示词作答所得；这与此前Navier-Stokes问题的解法不同——后者由一万个智能体组成的群体协作完成，耗费数百万美元算力。麻省理工学院数学家Andrew Sutherland表示，在OpenAI发布模型、结果可被复现之前，应把
OpenAI发布了一批由其内部前沿模型生成的722篇数学手稿，涵盖数学与理论计算机科学领域的数百个研究问题，整理为372组相关成果，包含证明、替代论证、推论与支撑材料，其中不少结果附有Lean形式化证明。OpenAI表示，在现有数学评测表现开始趋于平台期后，团队把内部模型用于开放研究问题，评测过程约向模型提出4000道题；平均每项结果所用算力约相当于ChatGPT Pro思考三小时。公司同时强调，发布并不意味着所有结果都已完全验证，仓库中成果处于不同检查阶段，部分尚未在Lean中形式化的手稿可能含有错误；更正与修订会被记录，旧版本仍会保留。
Mayra Elwes 是科隆大学医院生物医学信息学研究所计算机科学方向的二年级博士生，研究聚焦临床时间序列预测中机器学习的泛化与领域自适应，尤其是跨医院泛化场景。针对模型部署到训练数据未覆盖的诊所时因患者人群、临床实践或测量设备差异导致的数据分布偏移与性能下降，她以重症监护室为用例，依据已观测生命体征参数预测血氧水平与动脉平均血压，以改进低血压和低氧血症预测。因该任务缺乏标准 AI 基准，她与临床合作者设计了新基准，目前在科隆大学医院收集中；其开源工具包括 WavePrep、Algorithm2Domain 与 MIMIC-III Waveform Database Matched Subset。她还提出同时报告与下游任务相关的分布偏移和性能下降的评估策略，使结果在私有数据集之间、不同任务之间也具可比性。