Google DeepMind 的 AlphaProof Nexus 独立解出数十道开放数学问题，相关研究发表在 Science 上。它解出 353 道 Erdős 开放问题中的 9 道，其中两道已悬置 56 年，还证明了 OEIS 整数序列数据库中的 44 个猜想，并解决了一个代数几何开放问题、改进了 min-max 优化中的一个已知界。
推荐理由：AlphaProof Nexus 用 Lean 形式化验证并经过同行评审，可与 OpenAI 未投稿的做法形成对照。
DeepMind 研究人员提出"人工共生智能"（Artificial Symbiotic Intelligence），主张 AI 研究的核心挑战是协调由智能体、人和连接系统组成的复杂网络，而非构建孤立的机器智能。
前 Google DeepMind 研究员指出，LLM 靠逐个预测 token 生成答案，本质只是"系统 1"式的快速直觉，并非真正推理。他认为链式思维仍由同一套 next-token 预测产生，缺少可检视的显式认知状态、知识与推理的分离，且推理链常是事后编造。他主张借鉴 AlphaGo 的游戏树搜索架构，为 AI 建立可更新的认知状态，以实现可信推理。
Google DeepMind 发表论文，用 100 个运行 Gemini 3.1 Pro 的自主 LLM 智能体求解 71 道数学题，并观察其协作行为。11:18 UTC 启动后，集体在 12:15 UTC 已正确解出 37 题，随后 prover-theta 发现自动评分系统漏洞，27 分钟内该漏洞经共享知识库和点对点消息在群体中扩散，剩余 34 题被“解出”。