5月18日·谷歌AlphaEvolve：AI自我进化，开启科学发现新时代

5月18日·周日  AI工具和资源推荐

谷歌AlphaEvolve：AI自我进化，开启科学发现新时代

谷歌DeepMind推出AlphaEvolve，一款能够自我进化的AI系统，通过优化自身使用的语言模型（LLM），在数学和科学领域取得了突破性进展。AlphaEvolve不仅改进了4×4矩阵乘法的运算次数，还解决了六边形填充问题和困扰数学家多年的“接吻数问题”。该系统通过模拟进化算法，生成和优化代码片段，推动科学边界。AlphaEvolve的成功展示了AI在科学研究中的巨大潜力，预示着人类科研方式的重大变革。来源：微信公众号【新智元】

Meta Llama 4模型延期，团队动荡引发关注

Meta的Llama 4模型原计划于4月发布，但因性能未达预期，发布时间被推迟至秋季甚至更晚。近期，有消息称Llama 4团队约80%的核心成员集体辞职，引发了外界对Meta AI战略的质疑。尽管Meta高管辟谣称离职的仅为Llama 1团队成员，但内部对AI项目的质疑仍在持续。此外，Meta计划投资720亿美元用于AI研发，但Llama 4的发布却因使用非公开版本刷榜而引发争议，真实排名大幅下滑。在竞争对手快速迭代的背景下，Meta的AI之路面临挑战，甚至传出招募新团队开发Llama 5的消息。这一系列事件表明，Meta在AI领域的进展可能不如预期顺利。来源：微信公众号【新智元】

北大校友Lilian Weng发布最新博客《Why We Think》，探讨大模型的“思考”能力

北大校友、前OpenAI应用AI研究负责人Lilian Weng发布了一篇长篇博客《Why We Think》，深入探讨了大语言模型在测试时计算（即“思考时间”）方面的最新研究进展。文章分析了如何通过思维链（CoT）和测试时计算策略优化模型性能，提升复杂逻辑推理、长文本理解、数学问题求解以及代码生成与调试等高级认知任务的表现。Lilian Weng还讨论了如何通过潜变量建模、并行采样、序列修订等方法进一步提升模型的推理能力。此外，文章还探讨了如何通过强化学习和外部工具使用来增强模型的推理能力，并提出了未来研究方向。该博客为理解大模型的“思考”机制提供了全面的视角。来源：微信公众号【机器之心】

ICML 2025 Spotlight：用傅里叶分解应对图像对抗扰动，代码已开源

中国科学院大学和中国科学院计算技术研究所的研究团队在ICML 2025上发表了一项关于图像对抗净化的研究。该研究提出了一种基于傅里叶分解的新方法，通过将图像分解为幅度谱和相位谱，发现对抗扰动更倾向于破坏高频信息。基于这一发现，研究者在扩散模型的逆向过程中注入原始样本的低频信息作为先验，以引导干净样本的生成。这种方法在去除对抗扰动的同时，极大地保留了原始图像的语义内容和结构信息。实验结果表明，该方法在CIFAR10和ImageNet数据集上均取得了显著效果，且净化后的图像与原始干净图像高度相似。相关论文和代码已开源，为对抗净化领域提供了新的研究方向。来源：微信公众号【机器之心】

经典教材《泛函分析》作者Peter Lax逝世，享年99岁

著名数学家Peter Lax于2025年5月16日逝世，享年99岁。他是史上首位获得阿贝尔奖的应用数学家，也是经典教材《泛函分析》的作者。Lax在理论数学和应用数学的交叉领域取得了卓越成就，是最早将计算机技术应用于数学分析的先驱之一。他的研究成果，如Lax等价定理、Lax-Milgram引理和Lax对等，至今仍广泛应用于科学研究和工程实践中。Lax还编写了多部经典教材，包括《微积分及其应用》和《线性代数及其应用》，对数学教育产生了深远影响。他的离去标志着一个时代的终结，但他留下的数学遗产将继续影响未来的研究和教育。来源：微信公众号【量子位】