震撼全网，AlphaEvolve矩阵乘法突破被证明为真，开发者用代码证实
Claude辅助下，他成功证明，它果然仅用了48次乘法，就正确完成了4×4矩阵的乘法运算。就在刚刚，有人用Claude写代码证实——
日本网民：如果让日本人来设计Github的话
GitHub是全球最大的代码托管与学习平台，对于很多程序员来说是必不可少的工具之一。事情是这样的，5月1日，一名美国网民发帖晒出一张图称“我问了v0，如果vercel推出github会是什么样子 （2个提示）”。
RSI（递归自我改进）的实现方法
导读当前人工智能领域正面临“递归自我改进”（RSI）的瓶颈：虽然系统能在特定维度上变强，但尚无单一模型能实现全链路的自主迭代。本文通过梳理2026年最新文献，剖析了九种前沿RSI系统如何从策略、记忆、技能、策略权重、代码脚手架及评估器等七个不同阶段切入。
地理学的AlphaEvolve？MIT斯坦福让AI自我生长、懂地理、懂世界
以下或许是一位地理科研工作者的日常：为了让所需的地理模型表现得更好，他不断和大模型（如ChatGPT）对话，尝试改进代码或修复bug。大模型给出的初版答案往往并不完美，于是研究者又会根据结果提出新的修改意见。就这样一来一回，经过不断交互，代码逐渐被打磨得完善。
他写了200行代码后转身离开（接下来发生的事让你震惊）
无需人工输入，零手动提交。只有一个脚本每8小时自动唤醒，读取自身源码，不断进化。让我给你讲一个会让你有点怀疑人生的故事。一位名叫Liyuanhao的开发者用Rust写了200行代码。仅此而已。一个极其精简的脚本。但在他按下运行键后发生的事，你得读两遍才能确认自己没产生幻觉。
Squeeze Evolve：无需验证器实现推理新SOTA
指导教师是 UT Austin 助理教授徐晨丰和 Stanford 教授 James Zou。MMMU-Pro:使用 Qwen3.5-35B-A3B 和 Kimi-2.5-Thingking 的组合以 43% 的成本超越 Kimi-2.5-Thingking 单模型。
ml-evolve：用于 ML 优化的多智能体自进化系统
通用的智能体算法搜索框架（AlphaEvolve、OpenEvolve、AK 风格的 AutoResearch）刷编程题和浅层 benchmark 很行，但一指向真实 ML 训练 pipeline 就开始出现问题。因为 ML 有自己的一套成本结构和失败模式，这些框架根本没考虑过。
突发！GitHub封禁受美国制裁的俄罗斯开发者账号
据俄媒Habr报道，从4月13日起，GitHub开始屏蔽受美国制裁公司的俄罗斯开发者账户，其中包括俄罗斯银行Sberbank、俄罗斯最大的私人银行Alfa-Bank和其他公司的账户，以及个人个体开发商的账户。