Hugging Face 的 AI-MO 團隊發表 Kimina-Prover,這是一項針對大型形式化推理模型的創新研究。該系統在推理階段(Test-time)引入強化學習搜尋機制,讓模型在面對複雜數學證明時能動態探索與自我修正。透過與形式化證明工具互動,Kimina-Prover 顯著提升了自動定理證明的成功率,為開源數學推理 AI 帶來重大突破。
Together 與 Agentica Project(曾推出 DeepScaleR)聯合發表了全新 14B 程式碼推理模型「DeepCoder」。該模型完全開源,並採用 GPRO+(Group Relative Policy Optimization+)強化學習技術。在多項程式碼基準測試中,DeepCoder 展現出媲美 OpenAI o3-mini 的強大實力,是開源 AI 推理領域的重大突破。