University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）

DreamProver: Evolving Transferable Lemma Libraries via a Wake-Sleep Theorem-Proving Agent

DreamProver：通过唤醒-睡眠定理证明代理演化可转移的引理库

Youyuan Zhang, Jialiang Sun, Hangrui Bi, Chuqin Geng, Wenjie Ma, Zhaoyu Li, Xujie Si

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； UC Berkeley（伯克利大学） 纠错

AI总结 DreamProver通过唤醒-睡眠程序归纳范式发现可重用的引理，解决传统方法在适应性和通用性上的不足，通过迭代两阶段过程演化出高效的可转移引理库。

Open Problems in Frontier AI Risk Management

前沿人工智能风险管理中的开放问题

Marta Ziosi, Miro Plueckebaum, Stephen Casper, Henry Papadatos, Ze Shen Chin, Peter Slattery, James Gealy, Tim G. J. Rudner, Brian Tse, Ariel Gil, Patricia Paskov, Maximilian Negele, Rokas Gipiškis, Nada Madkour, Vera Lummis, Rupal Jain, Luise Eder, Kristina Fort, Malou C. van Draanen Glismann, Inès Belhadj, Amin Oueslati, Anna K. Wisakanto, Richard Mallah, Koen Holtman, Ranj Zuhdi, Daniel S. Schiff, Jessica Newman, Malcolm Murray, Robert Trager

机构 * Oxford Martin AI Governance Initiative, University of Oxford（牛津大学人工智能治理倡议） ； MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, MIT（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； MIT Future Tech（麻省理工学院未来技术） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Governance and Responsible AI Lab, Purdue University（普渡大学治理与负责任的人工智能实验室） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Mercatus Center, George Mason University（乔治·马歇尔大学麦卡锡中心） ； Vilnius University（维尔纽斯大学） ； Vijil ； SaferAI ； AI Standards Lab（人工智能标准实验室） ； The Future Society（未来社会） ； Concordia AI（康科德人工智能） ； Pivotal Research ； Center for AI Risk Management & Alignment（人工智能风险管理和对齐中心） ； UC Berkeley Center for Long-Term Cybersecurity（伯克利大学长期网络安全中心） ； Independent（独立） 纠错

AI总结 本文探讨前沿人工智能风险管理中的核心问题，通过文献综述识别未解决的挑战，并分类问题类型以指导未来研究与治理。

Comments 81 pages, 3 figures

Pointer-CAD: Unifying B-Rep and Command Sequences via Pointer-based Edges & Faces Selection

Pointer-CAD：通过基于指针的边与面选择统一B-Rep和命令序列

Dacheng Qi, Chenyu Wang, Jingwei Xu, Tianzhe Chu, Zibo Zhao, Wen Liu, Wenrui Ding, Yi Ma, Shenghua Gao

机构 * Transcengram ； Beihang University（北京航空航天大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； DeepSeek ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 Pointer-CAD通过基于指针的命令序列表示，将B-Rep模型的几何信息融入顺序建模，有效生成复杂几何结构并降低分割误差，显著提升CAD生成精度。

Comments Accepted by CVPR2026

The Serial Scaling Hypothesis

序列扩展假说

Yuxi Liu, Konpat Preechakul, Kananart Kuwaranancharoen, Yutong Bai

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

AI总结 研究指出某些问题本质上是顺序的，无法高效并行化，提出扩散模型无法解决此类问题，对机器学习和硬件发展有深远影响。

Comments ICLR 2026. Equal contribution by the first two authors. Project page: https://serial-scaling-hypothesis.github.io