OpenAI模型独立证明平面单位距离猜想，AI暂未取代人类数学家_科学技术

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9. 有人不理解在 AI 时代，我建议的多 “运用 token ” 是什么意思。。。所以我找一个文章，是个转载，说的是一个顶尖数学家，是如何“运用 token ”，解决全球数学难题的。这个故事，充分讲解了人和 AI 的互动关系和双方的价值。而这个价值的量化指标，其实就是你消耗的 token 的多少和 ROI 。以下是转载，来自 x 的 @ doteyxxxxxxxxx世界顶级数学家陶哲轩在解决一个 Erdős（埃尔德什）的经典问题时，全流程都在用 AI 做助手——从证明草案，到简化证明，再到形式化验证。Erdős 是20世纪最高产的数学家之一，一辈子发表了1500多篇论文，提出了无数开放问题。数学圈有个著名的"埃尔德什数"——如果你和他合作过论文，你的埃尔德什数就是1；和他的合作者合作过，就是2，以此类推。爱因斯坦的埃尔德什数是2。后来有人专门做了一个网站，把他的很多未解决/已解决问题系统整理出来，这就是 Erdos Problems 网站。陶哲轩讲的是其中的第 367 号问题，属于数论里的一个具体问题，专业数学研究级别的问题。解决过程大概是这样的：一位数学家 Wouter van Doorn 先给出一个人类手写的反例证明草案，但里面有一个关键恒等式他没完全证明，只是说：“相信有人能帮我确认一下”。陶哲轩把这个恒等式扔给 Google 的 Gemini Deepthink 模式。大概十分钟后，Gemini 给出了一份完整证明，还顺带确认了整套论证是成立的。Gemini 的证明用到了 p-adic 等比较高级的代数数论工具，对这个具体问题来说有点杀鸡用牛刀。于是陶哲轩花了半小时，把 AI 的证明手工转化成更基础、更易懂的版本。两天后，另一位数学家 Boris Alexeev 用一个叫 Aristotle 的工具（基于 AI + Lean）完成了全套形式化证明，还特意手动检查最终结论，以防 AI 在形式化过程中存在编造。陶哲轩觉得还没完，又用 Deep Research （同时用了 ChatGPT 和 Gemini）做了一轮文献搜索，看这个问题有没有前人类似工作。结果找到了若干关于连续幂数的相关论文，但没有直接解决第 367 号问题。整个流程：人类提出猜想 → AI暴力证明 → 人类简化优化 → AI辅助形式化验证。都在说 Gemini 3 已经到了博士生水平，看来所言非虚，这些事情真的需要数学博士级别才能做的出来，但另一方面，真正的数学家也并没有被 AI 代替：是人类决定哪个问题值得解决，是人类判断AI的p-adic方法太重了需要简化，是人类手工完成最终的形式化表述以验证 AI 的结果是否准确。AI 做的是那些需要大量计算、符号推演、但方向已经明确的体力活。在 AI 时代，问对问题、甄别结果，比以前更重要了。

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16. #DeepSeek推出新模型#DeepSeekMath-V2的发布，为AI数学推理开辟了“严谨性优先”的新赛道。摒弃单纯追求答案正确率的传统思路，其创新的自我验证框架，通过LLM验证器审查推理链条、生成高难度样本迭代优化，精准破解了数学推导“重结果轻过程”的行业痛点。在IMO、CMO等顶级赛事中斩获金牌，普特南竞赛近乎满分的成绩，印证了这一路径的可行性。对定理证明等需严密推导的任务而言，这种“自我纠错”能力让AI不再是“黑箱解题”，而是具备了可追溯、可验证的理性思维。AI数学智能的核心价值，不仅在于攻克难题，更在于建立可靠的推理逻辑。DeepSeekMath-V2的突破，为构建更强大的数学智能系统提供了关键支撑，也为AI在科研、工程等精密领域的应用打开了更广阔的空间。#秒懂热点就用智搜# deepseek推出新模型

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20. #华人顶级数学家称被AI吹捧到脸红#华人数学家张益唐谈及使用AI趣事，直言AI钻研高深数学不在行，花式吹捧却十分擅长。各种夸张夸赞接连不断，听得他都倍感羞涩，大佬低调谦逊的模样格外接地气。#专家称未来十几年有望找到外星人#

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27. 【陶哲轩谈AI：廉价胜利还是真正的研究伙伴？】快速阅读：陶哲轩在最新访谈中给AI数学能力泼了盆冷水，称那些被吹上天的“AI攻克Erdős猜想”多是专家半天能搞定的活。但他也承认，到2026年AI有望成为可信赖的初级合著者。问题是：AI能执行已知技术，却留不下人类数学家那种深刻的思维痕迹。---陶哲轩对AI的态度可以用三个字概括：有用，但。那些让人激动的“AI解决Erdős问题”的新闻，在他看来大多是cheap wins。一千多个Erdős问题里挑出来的长尾题目，用的是标准技术，给个专家半天时间也能搞定。这话听起来像是在泼冷水，但你换个角度想：三年前ChatGPT还在数strawberry有几个r这种问题上翻车，现在已经能做到“专家半天能搞定”的水平了。目标确实在移动。陶哲轩预测AI到2026年能达到“可信赖的初级合著者”水平。这个判断来自2023年，当时推理模型还没开发出来，结果进度基本符合预期。有网友指出一个有趣的对比：有人的博士论文题目，陶哲轩几小时就给解了。所以他眼中的“廉价胜利”，可能已经超过很多职业数学家一生中最难的研究。真正让陶哲轩在意的不是AI能不能算得对，而是它算完之后留下了什么。人类数学家证明一个定理，过程中会产生概念性的洞见，那些弯路、直觉、失败的尝试本身就是知识。AI的证明缺乏这种“思维痕迹”。它可以用暴力计算扫荡一大片问题空间，但不会告诉你为什么走这条路而不是那条。有观点认为这就像字典比你认识的单词多，但字典不会写诗。也有人反驳：这分明是在移动门柱，几年前AI连完整句子都说不利索，现在开始嫌人家证明不够优雅了。陶哲轩最近几次访谈里反复提到一件事：他担心的不仅是AI能不能做到，而是如果AI真的能越来越多地把人从循环中移除，对人类的智识生活意味着什么。这是一个更大的问题，他没有给出答案。他呼吁AI系统需要更好的不确定性信号——也就是说，让AI知道自己不知道什么，而不是一本正经地胡说八道。他更倾向于人机交互式协作，而非那种按一个按钮就自动出结果的流程。数学会不会在今年年底被“解决”？有人赌会。但至少在陶哲轩看来，AI改变的是数学的实践方式，不是一夜之间取代数学家。它把数学从手工作坊式的精雕细琢，推向大规模的问题探索。至于这算进步还是损失，可能取决于你觉得数学到底是什么。---简评：陶哲轩的真正恐惧藏在一个词里：“把人从循环中移除”。这不是在讨论AI能不能证明定理，而是在追问：如果证明定理不再需要人类的挣扎、顿悟和失败，那“做数学”这件事对人还意味着什么？字典认识所有单词却不会写诗，但如果有一天字典开始写诗，我们会说那不叫诗——因为诗的定义就是“人类写的”。他要求AI保留“不确定性信号”，本质上是在请求：请给人类留一个参与的借口。这听起来很傲慢，但也很悲壮——我们正在发明一种东西，它最大的成功标志就是让发明者变得多余。---www.reddit.com/r/singularity/comments/1rf41gl/math_legend_terence_tao_on_the_promise_and_limits

28. 从某种程度认同计算机和数学最容易被AI替代，我每天都花3-5小时与AI（gpt deekseek）一起工作和思考数学问题，已经明显感觉到它们的数学，从一个高中水平，变成大学水平，变成了一个phd学生，然后变成低配版的我。毫无怀疑未来ai可以自己证明出来，人类的数学难题

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32. 李雅普诺夫函数构造问题，和费马大定理、庞加莱猜想、黎曼假设一样，属于“数学中最优美、也最折磨人的那类问题”。它们有一个共同特征：陈述极其简单，证明极其困难。 AI 在这类问题上的突破，正在重塑“数学研究”这件事本身的定义。传统的数学研究范式是：人类数学家依靠直觉和洞察力，提出猜想，然后给出严格证明。AI 正在插入一个新的中间层：用算力探索人类直觉无法触及的解空间，然后把找到的模式呈现给人类。然而这仅仅是2024年的 AI4Science 进展。到了2026年，AI 还在进一步侵蚀人类科学家的领域。人类，何去何从。 http://t.cn/AXJWJNBf

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34. #大厂员工们正在帮AI取代自己#蒸汽机没淘汰工匠，计算机没淘汰数学家，AI 也不会淘汰程序员但它确实在筛选人 —— 只会重复编码的会被取代，懂业务、能设计复杂系统、会和 AI 协作的反而更吃香。以后程序员的核心价值不是写代码，而是用 AI 创造更大价值。

35. 计算机算力这么强,但没有淘汰数学家,那么AI会吗?