数学界百年一遇的“证明过剩”危机:AI证明通过验证也不一定能发表

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17. 国际数学奥林匹克被公认为地球上最难的数学竞赛,连大多数数学博士都做不完题目。而现在,一个 AI 模型只花了 12 美分就拿下了金牌。 这条来自 r/accelerate 的帖子,310 赞、46 条评论。标题很直白:DeepSeek V4 Flash 在 IMO 上夺金,全程成本只要 12 美分。 评论区先是集体破防。最高赞的观点一句话:"2023 年前沿模型连加法都费劲,几年就到这水平了。"有人跟着补:"一年前 AI 还做不了 IMO 的题。"这进步速度确实让人起鸡皮疙瘩。 但也有人保持清醒。先是有人质疑参照系:"参赛的是人类前 10%,不是中位数。"意思是别急着说 AI 碾压全人类。 然后是更炸裂的成本对比。有人算了笔账:2025 年的获胜方案跑一次估算约 100 万美元,GPT 5.6 拿满分 42 也要花 3.11 美元。而这次 DeepSeek 只花了 12 美分。价格战真的能改变一切。 当然,最核心的质疑也来了:"是不是拿奥数题做过训练?"也就是有没有泄题。反驳也很有力:DeepSeek v3.2 之前在 Lean 形式化证明上赢过 GPT-5,还有 prover 论文,不是纯刷题。 还有人本地跑 Qwen 3.8 解出了 2022-2025 全部题目,但他自己也承认可能在训练集里,而且最长一题花了 2 小时。也有人泼冷水:"这只是高中竞赛,博士级去看 FrontierMath。" 说实话,我觉得最有意思的是这场争论本身。它说明大家对"AI 到底会不会做数学"这件事,标准完全不一样。 你觉得 AI 拿下 IMO 金牌是真本事还是刷题库?评论区聊聊。 #AI# #DeepSeek# #数学奥赛#

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23. 韦东奕一道四年级拓展题,扔给豆包和DeepSeek,它俩直接撂挑子:无实数解! 搁以前我真觉得现在大模型做个中小学数学题,那完全是降维打击,毕竟算力摆在那,啥公式定理都存得全,算得还比人快不知道多少倍,结果这次实打实被打脸了。 俩AI都卡在上头说没解,到韦神那轻轻松松就给出了漂亮答案,说白了AI就是只会按固定套路套公式,根本没想着去抠题里藏的那些隐含逻辑。 说真的这也给咱们提了个醒,真别觉得AI啥都能替代人,这种跳开固化思维找破局点的直觉,还真就是人类独一份的本事,刷题刷得再多、算力堆得再高,没这个灵光劲照样卡壳。

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25. 前段时间我看到《经济学人》那个报道,心里确实咯噔了一下。两万多中学生,用了AI作业分涨了18%,但月考成绩跌了20%,这数据摆在这儿,你不能说它没道理。作业做得漂漂亮亮,一闭卷就露馅,这跟小时候抄作业确实是一个路数,只不过以前抄同桌的,现在抄AI的。 你要是顺着这个逻辑往下推,那结论就只能是“AI是洪水猛兽,用多了人就废了”。但我觉得这事不能这么看。 因为我身边就有活生生的例子。一个被裁员的朋友,以前连朋友圈都憋不出三句话,现在学着做AI漫画,天天跟各种大模型较劲,结果愣是把自己较劲成了“导演”“摄像”“编剧”。现在跟我聊天,张嘴就是“这个场景光线得从侧后方打”“这个构图要体现疏离感”,我听着都觉得陌生。 同样是AI,中学生拿来抄作业,越抄越笨。我朋友拿来当工具,越用越琢磨事儿。问题不在AI身上,在人身上,在到底怎么用这件事上。 所以那个20%的跌幅,暴露的不是AI有多可怕,而是把“解题”和“思考”混为了一谈。AI能秒出答案,但永远替代不了人在解题过程中长出来的那套拆解问题、组织逻辑、从错误里纠偏的底层能力。 那两万个跌分的孩子,不是输给了AI,是输给了没有从“找答案”切换到“提问题”,这恰恰是教育该补的那一课。 这么一想,那个报道的结论就有点片面了。它不是AI让人变笨的证据,它是AI在逼着我们把能力往更高处挪的证据。只不过有些人挪上去了,有些人还在原地抄作业。 回到我的那位朋友,以前是个纯理科生,写个百字说明都费劲。现在做AI漫画,就是用各种AI,输入一段描述,自动生成画面。他做到后面发现,这行的门槛根本不是会不会用软件,而是你有没有导演思维。 怎么说呢,比如他要画一个“英雄迟暮”的场景。他得想,光线得从哪个角度打过来才能显得悲壮,背景里该有什么意象来烘托,人物的眼神、站姿、衣服褶皱,每一个细节都得用文字精准地勾勒出来。这哪是写提示词,这分明是在写电影分镜脚本。 然后他跟我感慨,说现在才明白当年语文老师说的“画面感”是怎么回事。为了把一个人物描述清楚,他愣是天天琢磨别人的优秀作品,还翻查了大量关于摄影构图和电影语言的资料。 这事儿让我琢磨了好久。 文章里那些中学生,他们是把AI当成了答案复印机,作业一扔进去,答案出来就抄,脑子根本不过夜。而我的朋友,他是把AI当成了执行导演,自己坐上了编剧和总导演的位置。以前他需要自己动手去画,笔头功夫不行就卡住了,现在他只需要动嘴去“说”,反而把脑子里那些天马行空的想法给激活了。 这不就是进化吗? 把低级的、重复的体力活外包出去,然后腾出手来干更高级的、更需要创造力的活。以前考验的是“手会不会画”,现在考验的是“脑子会不会想”。 所以那个20%的跌幅,我倒是觉得就是一个阶段性的阵痛。就像当年计算器刚出来的时候,肯定也有一帮老会计担心算盘珠子拨不利索了,但后来大家发现,有了计算器,财务人员可以花更多时间去搞财务分析,去琢磨怎么帮公司省钱赚钱。 AI这玩意儿也一样。它确实会把一部分人的“手艺”给废掉,但同时也逼着另一部分人长出新的“本事”来。 你能用精确的语言去描述一个画面、一个场景、一个需求,这种能力在AI时代可能比你会画一笔素描或者解一道微积分更值钱。 同样,对于学生来说,AI废掉的可能只是刷题练出的“手感”,但逼着他们长出的,是更本质的东西,怎么把模糊的问题问清楚,怎么判断AI的答案靠不靠谱,怎么把零散信息组织成逻辑。 以前考试考的是“记住了多少”,以后考的是“会不会问”。那两万个跌分的孩子,不是变笨了,只是还停在“找答案”的旧赛道,没来得及切到“提问题”的新赛道。 切换的阵痛难免,但跨过去的人,才真正开始学会思考。 说到底,工具永远在变,但人类底层的那些东西,比如怎么理解世界,怎么表达情绪,怎么把一个复杂的事情讲清楚,才是真正的压舱石。 AI再厉害,它也是个放大器,你脑子里有货,它就帮你放大十倍。你脑子里空荡荡,它也就是个高级点的回声筒。 所以回到最开始那个问题,用AI会不会让人变笨?我觉得得看你怎么用。你要是把它当拐杖,那腿肯定越来越细。你要是把它当交通工具,那就能去更远的地方。

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