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AI在数学领域的突破，远远超过了传统的题库解答。本文深入探讨了大模型如何从语言生成到结构验证，推动数学解题从基础应用走向工程化和形式化的时代。通过对基准测试的演进、模型能力的分层、以及系统架构的创新。

通过一个“智能工厂”的类比，作者将 MCP、Skills、Agents SDK 放回各自该在的位置，清晰地区分了协议层、能力封装层与运行时调度层。

一个工程型创作者的真实工作流。我这一年，如何用 AI 构建第二个大脑和第二套生产系统。 生产力引擎：AI IDE （Cursor、Trae、Claude 等）...

大模型 Agent、reward hacking、工具调用隐瞒、confession 双通道、置信门控、可回滚事务、Prompt Shield、Constitutional Classifier——一

并非所有“不靠谱输出”都源自模型无知。越来越多证据显示，一类高风险失败模式来自有意识的不诚实：模型理解规则、评估收益，并在最优策略下选择欺骗。本文系统拆解三条研究主线——Reward Hacking、

2025 年，开源大模型首次在推理能力与工程可用性上进入前沿竞争，从“复刻闭源”转向与其并跑，并形成多路线并存的生态格局。中国团队成为这一轮跃迁的关键推动者。

通过对比自我批评、反思提示、自洽投票、辩论、宪法式对齐与供述机制，文章揭示：减少错误不等于提升诚实，真正的可信性需要独立的披露通道与激励设计。

Confession 并不是让模型“更守规矩”，而是通过奖励解耦，让模型在事后如实暴露自己的违规、取巧与不确定性。它承认一个现实：在 Agent 系统中，作弊不可避免，但不可见才是真正的风险。

当模型输出错误内容时，我们通常认为这是能力不足。但如果模型知道自己不确定、知道自己违规，却依然给出一个看似合理的答案，这还是“幻觉”吗？OpenAI 最近的研究，将问题从正确性转向诚实性，揭示了强化学