专访马骁：当AI推翻80年经典数学猜想，数学家的护城河还能存在多久？

如果这篇论文是由人类撰写并提交给《数学年刊》，来向我征求意见，我会毫不犹豫地推荐接收。”菲尔兹奖得主蒂莫西·高尔斯（Timothy Gowers）评价一篇刚刚出现在预印本平台 arXiv 上的数学论文。

AI突破世纪难题，引发数学界震动

80年前，著名数学家保罗·埃尔德什提出了“单位距离问题”的猜想，但一直没有数学家成功证明或反驳。今年5月，多位数学家宣称OpenAI公司提供的聊天机器人推翻了此猜想，惊动了整个数学界。

仅需10 分钟，AI 就能毁掉你的坚持与独立思考？

一项涉及1222人的随机对照实验发现，短暂依赖AI获取答案，会让人在AI撤除后表现更差，并更频繁地选择直接放弃。研究者认为，AI的设计不应只是回应用户的请求，也要考虑支持用户的成长。

人机对齐？不，是人正在向机器对齐

在Reddit网站有一个热门讨论，人们是否在优化自己的行为以迎合和对齐算法？答案是肯定的。人类希望AI向自己的目标和价值观对齐，与此同时，人却越来越像机器。

几小时生成一篇顶刊论文？AI论文流水线真要来了

在传统的学术评价体系中，一篇能够发表在顶级期刊上的实证论文，代表着研究者长达数年的高强度投入。从打磨原始构思、清洗海量噪声数据，到构建复杂的计量模型，最后还有和审稿人之间漫长的反复拉扯。

急诊室里，AI比医生早12小时诊断出致命感染

哈佛医学院的最新研究显示，AI模型在急诊室的真实病例临床推理中，比人类医生更早得出正确的诊断。研究者认为，我们需要进行更严格的临床试验，开始认真考虑如何进行人机协作。

一个物理学家眼中的 AI for Science

本文认为，人工智能革命，尤其是大语言模型的兴起，其最重要的意义并不只是自动化，而在于复杂信息以及人类 know-how 的承载、复制与共享方式发生了根本变化。从这个角度看，AI for Science 之所以尤其重要，是因为它改变的不仅可能是科研效率，还可能是科学协作、科学发现、科研出版与科研评价的整体结构。本文勾勒了 AI 从科研工具逐步走向科研合作者的路径，并讨论 AI 可能如何根本性地重塑科研出版。文章同时指出，如果要让 AI 在原创性科学发现中发挥真正作用，持续学习和思想多样性是两个关键前提。

当AI成为“第三种认知”，我们如何失去慢思考？

诺贝尔经济学奖得主丹尼尔・卡尼曼提出的 “系统 1 / 系统 2” 双系统理论，揭示了人类心智在直觉的快思考与理性的慢思考之间的协作与冲突。      最近，美国宾夕法尼亚大学沃顿商学院的两名学者在双系统理论的基础上，提出了三系统认知理论，将人工智能定义为人类认知生态中全新的 “系统 3”。他们的量化研究显示，人们在使用人工智能时，普遍会放弃自主思考，不加选择地相信其判断。

斯坦福2026报告：中国AI模型追上美国

4月13日，斯坦福大学发布了《2026年AI指数报告》。这是一份业内人士翘首以待的AI领域重磅年度报告，报告以243页的篇幅、9个章节、数百张图表，记录了过去一年AI发展的真实面貌。

经济学家蔡昉万字长谈：AI如何重塑劳动力市场

增长的果实，如何到达最需要的人手中？ 以下是我们与蔡昉的对话。