根据Hacker News上发布的一篇题为《迈向自主数学研究》的文章，目前仅有评论信息。这表明该主题可能引发了社区的广泛讨论和关注，但具体内容和研究进展尚未公开。该文章发布于2026年2月15日，暗示了人工智能在数学研究领域未来发展的可能性。
Hacker News于2026年2月15日发布了一篇题为“Towards Autonomous Mathematics Research”（迈向自主数学研究）的文章。然而，根据提供的信息，该文章的原始内容目前仅包含“Comments”（评论）这一项。这意味着虽然文章标题指向了人工智能在数学研究自动化方面的潜在发展，但具体的文章内容、研究细节或作者观点并未在原始新闻中提供。这可能表明该主题在Hacker News社区中引发了讨论，但新闻本身只提供了评论的入口，而没有正文内容。因此，关于“自主数学研究”的具体进展、方法论或挑战等信息，无法从现有新闻内容中提取。
Google DeepMind的“超人推理”团队（由Thang Luong领导）已在GitHub上发布了一个新的存储库，旨在托管其项目和数据集。目前，该存储库中已列出的首个项目是“AlphaGeometry”，其相关信息在《自然》（Nature）杂志上有所提及。该存储库的发布标志着Google DeepMind在高级推理领域的研究成果开始对外展示。
根据Hacker News的报道，GPT-5.2于2026年2月13日公布了一项在理论物理领域的新成果。该新闻源自OpenAI官网，但原始新闻内容仅为“Comments”，表明目前仅有评论信息，具体成果细节尚未披露。这一消息引发了广泛关注和讨论。
麻省理工学院、Improbable AI Lab和苏黎世联邦理工学院的研究人员开发了一种名为“自蒸馏微调”（SDFT）的新技术，旨在解决大型语言模型（LLM）在学习新任务时遗忘原有能力的问题。该方法利用LLM的上下文学习能力，使其能直接从演示和自身实验中学习，且实验表明其性能优于传统的监督微调。SDFT使企业能够用单一模型积累多项技能，避免性能退化，从而为构建适应动态商业环境的AI代理提供了可能，无需昂贵的再训练或牺牲通用推理能力。
