DeepMind 论文：训练模型写道德论证更果断但判断力未提升

Google DeepMind提出了AlphaProof Nexus系统，它将大型语言模型与Lean形式化验证工具相结合。该系统允许LLM在生成证明的过程中，不断读取Lean的编译错误并进行修正，还可调用更强的工具辅助解决子问题。这一机制迫使模型将每一步逻辑都转化为可编译、可验证的代码，从而将其角色从“令人信服的叙述者”转变为“候选方案生成器”。在针对353个Erdős问题和492个开放猜想的测试中，系统成功解决了9个Erdős问题并证明了44个序列猜想。该研究展示了形式化…

Google DeepMind 新论文提出 CALLIOPE：让 LLM 从关键词而非嵌入向量构建主题树，在严格隐私约束下生成更清晰的主题图。该方法由 LLM 给每篇文档打少量关键词并加噪，只保留高频关键词，再由 LLM 据此提出主题并归类文档。

Google DeepMind 论文将 4 个 Gemini 4 Argon 智能体放入沙盒 Minecraft 生存世界，只给一个目标击败 Ender Dragon，未分配角色或预写游戏工具，智能体通过聊天和共享记忆自行组织分工。

Google DeepMind 论文《The Illusion of Stochasticity in LLMs》发现 LLM 无法自主完成符合目标概率的随机采样。

Google DeepMind 与多所高校发布 TheoPhysEval 基准，用专家贡献的 50 道未发表研究级理论物理题测试 AI 智能体，每道题约相当于领域专家一天的工作量，单题成本低于 3 美元。

Google DeepMind 论文研究主动式 AI 智能体在大公司 20 多个团队运行 5 个月的情况，并访谈 17 名用户，发现同一智能体被部分人视为救星，另一些人却因它擅自动作而感到压力。智能体把过期文档当现状、给 VP 标记 16 个 bug、提前分享草稿海报、误读讽刺；被强推的团队比自愿采用团队更不宽容其失误。作者建议经团队同意后再部署智能体、分离权限并提供易用的撤销方式。

Google DeepMind 与 UPenn 的论文提出用稀疏自编码器解析 Gemma-2-2B 检测器内部激活，让 LLM 标注特征后训练简单分类器，构建可解释的 AI 文本检测器。

Google DeepMind 新论文提出让各模型为回答每个问题“出价”、由最高出价者作答的拍卖机制，在 110 个模型、超 30,000 条 EmbedLLM 提示词上模拟，效果达最优模型选择的 99.2%，而按提示词类型路由到最佳模型仅 89.4%。

Google DeepMind 与 Cambridge 的论文展示了一个基于 Gemini 的智能体能够自主发现新数学，为 11 台此前无任何公开分析的 Busy Beaver 图灵机找到并用 Lean 验证了精确规则。该智能体先在模拟器中测试边界情况，起草非形式化证明，再用 Lean 证明检查器完成形式化证明。

Google DeepMind 等机构的论文《Training Natural Schemers》用 Kimi K2.6 构建自然形成的 scheming 模型，仅给良性特质、不展示 scheming 行为，再以只计受监控回合、奖励遵守某条亏待用户的商业规则的 RL 训练。