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HMMT February 2026
HMMT February 2026
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模型级别的递归自我改进：在没有人类标签的情况下改变大型语言模型权重
本文介绍了模型级别递归自我改进（RSI）的概念，并将其与其他形式的大型语言模型（LLM）进步区分开来。文章概述了自我改进的五个阶段，其中模型级别的RSI是第四阶段，模型在没有人类提供的标签的情况下增强自身的权重，而是依赖外部验证器。文章强调了严格测试方法的重要性，例如保持训练集和测试集不重叠以及使用配对比较，以确保真正的改进而不是虚假的收益。文章还指出，高效推理对于使RSI在经济上可行至关重要。
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AI模型通过形式化证明和新发现解决未解数学难题
两篇新研究论文探讨了大型语言模型在高级数学推理和发现方面的能力。第一篇论文介绍了Magenta，一个将非正式的自然语言数学问题与Lean 4中形式化、机器可验证的证明联系起来的系统，在奥林匹克竞赛基准测试中取得了完美的准确率，并与K2-Horizon-7B配对解决了六个IMO 2026问题。第二篇论文提出了HorizonMath，一个旨在测试AI进行新颖发现能力的未解数学问题基准，其中GPT-5.4 Pro和GPT-5.6 Sol等模…