AI 写 Lean 证明的速度已快于 Lean 自身的检查速度
作者实测 OpenAI 公开的 AI 生成数学库，发现 AI 写 Lean 证明的速度已快于 Lean 能检查的速度。模型以每秒 1000 token 输出时在 95% 的文件上先于 Lean 完成，其中最贵的一个 450 行文件 Lean 单核检查需 2.6 小时、模型一分钟内即可写完。
#开源/仓库
Google AI · DEV 作者专属AI 评分6161
MIT News · AIAI 评分4747 MIT 开发开源分子基础模型 CheMeleon：如何从极少数据预测分子行为
MIT 团队开发开源预训练基础模型 CheMeleon，基于 ChemProp 构建，利用来自 PubChem 的约 100 万分子数据预训练，学习约 1,600 种化学描述符与分子行为的关联，可微调后预测溶解度、生物活性等性质。该模型在 58 个测试案例中优于其他基础模型和经典专家模型，在 OpenADMET 竞赛前 20 名中有 9 队使用，已被多家药企采用，可显著减少需实验验证的分子数量。
Hugging Face Daily PapersAI 评分4848 字节跳动 Seed 用 Sparse AutoEncoders 揭示 MoE 专家的细粒度人类可解释分工
字节跳动 Seed 在 Qwen3-30B-A3B 的第 4、30、46 层 MoE 输出上训练 TopK Sparse AutoEncoder（2^20 latents，k=100），基于 1.5B tokens 的分解统计发现每个 expert 驱动的 latent 高度集中，多数 latent 仅有 1-2 个主导专家。
Ai2 / Allen Institute for AIAI 评分5050 StateBench：测试语言模型如何追踪长文档中的状态变化
Ai2 推出 StateBench 基准，以四个难度层级测试语言模型追踪长文档状态变化的能力。在这些任务上直接训练时，带 Gated DeltaNet 层的循环与混合架构泛化远超 Transformer。Gemini 3.8 Flash、Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Sol、Luna 等前沿模型随输入变长，仍在更难的状态追踪任务上失效。
Amazon ScienceAI 评分5656 AWS 提出 Priming 方法，无需从零预训练即可将 Transformer 改造为混合架构
Amazon Web Services 团队在论文《Priming: Hybrid state space models from pre-trained Transformers》中提出 priming 方法，复用预训练 Transformer 权重构造混合架构，把此类架构的预训练成本降低超过 99%。
GitHub Org · TencentARCAI 评分4646 TencentARC 发布 ECCV 2026 论文 Track4World：前馈世界中心的全像素稠密 3D 追踪
腾讯 ARC 团队的 Track4World 论文被 ECCV 2026 收录，提出前馈式的世界中心（world-centric）稠密 3D 追踪方法，可对视频中所有像素进行追踪。项目以 GitHub 仓库 TencentARC/Track4World 形式公开。