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包括Anthropic、谷歌DeepMind在内的多家科技企业开始组建跨学科研究团队邀请心理学哲学及伦理学专家探讨AI是否可能具备类似生物的感知能力。

6月2日，16位数学家发布长达11页的《人工智能与数学莱顿宣言》，警告不受控制的自动化威胁数学实践方式和学科意义。获得国际数学联盟背书，正面向全球征集签名。

OpenAI人工智能模型通过一次提问推翻匈牙利数学家埃尔杜什1946年提出的单位距离问题猜想，证明长达125页，引发学界震动。

DeepSeek研究员陈德里与AI合作的第二篇论文发布，聚焦持续学习与自我迭代，模拟同行评审分数达8分（较前篇6分显著提升）。系统首次调用更高级语言模型自主设计并运行实验，标志着AI自主科研能力的重大进展。

OpenAI内部通用推理模型自主推翻数学界80年经典猜想——埃尔代什'平面单位距离问题'，给出全新下界构造。菲尔兹奖得主高尔斯评价这是'AI首次独立解决数学核心未解问题的里程碑时刻'。AI通过尝试大量人类数学家不会考虑的方向，发现了反直觉的解决方案。

澳大利亚国立大学研究员Michael Timothy Bennett在论文中提出将AGI重新定义为'人工科学家'，认为当前大模型走的是'规模最大化的近似'路线，缺乏主动实验、因果理解和探索-利用平衡能力。论文建议建立'适应性基准'替代传统考试排行榜。

NBER重磅论文证明AI研发的自我加速反馈环强度远超所有科技领域，算法效率每年翻倍，芯片效率每2年翻倍，经济学家模拟显示6年内可能触发奇点。

卡内基梅隆大学、牛津大学、MIT、UCLA跨团队1222人随机对照实验显示，仅10-15分钟AI辅助就让人在独立面对问题时表现更差、放弃率更高。直接要答案的伤害最大，用AI找思路的伤害极小。

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