Microsoft Research 用人类引导的 AI 智能体证明 31 年未解的 KLS 猜想
Microsoft Research 的 Xinzhi Zhang 与合著者 Zhao Song 证明了 1995 年提出的 Kannan-Lovász-Simonovits(KLS)猜想,给出与维度无关的固定界。
推荐理由:KLS 猜想被证明的过程展示了人机协作做数学研究的具体分工,也给出了独立证明与 Lean 4 形式化的确认路径。
Microsoft Research 的 Xinzhi Zhang 与合著者 Zhao Song 证明了 1995 年提出的 Kannan-Lovász-Simonovits(KLS)猜想,给出与维度无关的固定界。
推荐理由:KLS 猜想被证明的过程展示了人机协作做数学研究的具体分工,也给出了独立证明与 Lean 4 形式化的确认路径。
微软研究院提出 StudentSim,从公开的去标识学习者记录训练个性化 AI 学生模拟器,用于在接触真实学生前评估和改进 AI 辅导系统。研究同时发布 StudentSimEval 基准,从"像不像该学生"和"能否随辅导提示更新作答"两个维度评估模拟器表现。在国际象棋、英语二语写作和数学三个场景中,StudentSim 优于领先基线,可为 AI 辅导训练提供反馈信号。
GitHub 发布开源代码审查基准 ReviewBench,基于 103.9M 条 pull request 的分布构建,包含 219 条来自 187 个公开仓库、覆盖 19 种语言的 pull request。
推荐理由:GitHub 公开了 ReviewBench 的语料构建、标注流程和评测口径,可用于比较不同代码审查智能体。