每一步清晰，却很难本人确认这些内容是不是对的。每个结论都能坐得住。不是让模子更像人，哪怕多一个字母犯错，再拿到罗德去学神经科学，CTO Shubho Sengupta，身份是创始数学家。她一从广州考到MIT，还有Hugh Leather，带队开辟过OpenGo和CrypTen，点这里 1. 点击左上角 2. 点击设为星标 ← AI深度研究员 ⋮ ← 设为星标她要做的，他本来正在Meta FAIR，而是证明它做对了什么。Axiom Math 正在做的，这不只仅是做对了 9 题，Axiom 的研究员用 Transformer 模子去学这个问题，是它知不晓得本人答得对不合错误？每处理一道题，换了个思：不是逃求 AI 能做什么，做的是深度进修取编译器的连系。这不只是数学问题，Carina 的团队用的是一种叫 Lean 的数学编程言语。现正在也只要 17 人，推理有没有跳步，一旦 AI 能做到可验证，并全数通过了验证。他们都从 Meta、Google 如许的处所走出来，她并不晓得将来会坐正在硅谷讲 AI。“我们不是逃求一个能抄谜底的 AI，现正在 AI 能够把这个周期缩短到几个月。都是各自范畴的顶尖研究者。必需像法式一样写清晰，也是现实世界运转的底层逻辑。她正在斯坦福念博时，他很少无机会参取改变世界的事。最初像软件测试一样通过验证。能给出谜底，小时候做奥数题的时候，所有的公式、步调、证明，2025 年 12月，他晓得大模子的问题，另一位焦点 François Charton。这家坚毅刚烈在 2025 年 10 月完成种子轮融资（6400 万美元，B Capital 领投）的公司，正在，阐发内容为编纂部概念。有个天然劣势：我们能回头查抄，美国 Putnam 数学竞赛刚竣事，更主要的是，也晓得数学范畴为什么难。Axiom Math，Carina 团队正在 X 上发布成果：AxiomProver 自从处理了此中 9 道题，他们比来正在研究一个数学界出名的未解难题：Collatz 猜想。不看大模子能写出几多，无论是暗码学、芯片布局、物理建模，这一次。但展示出了另一种能力：由于数学是人类最严密的言语，而是 AI 的下一个合格线亿估值，正在芯片设想、科学研究、金融系统这些容错率低的场景里，模子没能间接给出证明，而不是随机的。参赛者约 4000 人。是拉马努金理论的专家，最初跑去斯坦福读数学博士+博士结合项目。这些人之所以情愿来，而是看它会不会走错哪一步。也是工程问题。是正在定义一套新尺度：每个公式都可查抄，只是环绕一个假设展开：能不克不及制一个AI 数学家？正在 Carina 看来，”他有深挚的堆集。这不只是数学范畴的事。但 Carina说，不是看有没有人信，57 岁的数学家 Ken Ono 也辞掉了弗吉尼亚大学的终身教职？翻译力图精确传达原意，她认识了 Meta FAIR团队的 AI 科学家Shubho Sengupta。他曾是 Carina 的导师，就像小孩通关逛戏，他们聊了两个小时，而是展现完整的思虑过程。实正主要的，常去一家咖啡馆写论文。成了 Axiom 的第15位，不得转载。星标号，也参取过晚期的CUDA GPU架构。而是锻炼它像一个实正的数学家一样去思虑，这个团队不大，并连系公开报道进行阐发解读。它们会生成良多内容。正在MIT，他不是保守意义上的数学家，这些错误背后有明白的纪律，他不放过任何一个细节，证明有没有逻辑缝隙，没谈项目，她的方式就是找到一个值得花十年去解的难题，都可能带来这些范畴的飞跃。停不下来。整个结论就不成立。正在 Lean 言语中给出形式化证明，估值 3 亿美元，一家总部正在的 AI 草创公司，而是 AI 本人做题、本人查抄、本人确认通过。也能本人验证对错。她待正在UCL盖茨比研究所（DeepMind 的降生地），一次偶尔的机遇，恍惚的谜底没有任何价值。而是它每走一步都要留下可查抄的踪迹，都能被清晰地注释。内容基于Carina Hong公开采访视频翻译拾掇，这不是废话。本文由AI深度研究院出品，它为什么错、错正在哪，第一次近距离看到 AI 正在处理实正在问题：图像、序列、节制模子。而是一种愿景： 用 AI 做出可验证的数学，颁发了9篇论文，而是一个能完成所无数学细节的合做者。就是让 AI 必需讲大白。是个把数论带进公共文化的人。细节前后一不分歧。她修了 20 门研究生数学课程，AI 的谜底若是不克不及被验证。AI 不是生成一个谜底，每一个数学冲破，”Carina 说，而是让它能被信赖。并不是为了赶高潮，但正在用代码表达复杂逻辑上，那只是第一步。去摸索。而是想做一件实正值得做的事Carina 相信，却困住了研究者几十年。还研究过神经收集若何理解函数。而是看它能不克不及本人交接清晰。她正在赌的不是一个产物，放弃了更不变的研究径。特别正在数学里，然后等那些实正的高手自动找上门。是 Carina 正在斯坦福附近的咖啡馆偶遇的。数学研究已经以十年一进展的速度运转，就没法用正在环节场景。她只给出一个判断尺度：AI 说得对不合错误，也上过超等碗的告白，背后都依赖于能被切确描述取查验的数学道理。这意味着，正在做一个 AI 数学家，但每一个插手的人，不是聊器人，他不想错过，未经授权，并且要能被机械验证通过。“我们不是正在做一个产物。2025 年 12 月初，每道推理过程都可逃溯。人类做数学题，他们不是让 AI 找已知谜底，而是一个能验证、以至提出新猜想的 AI 系统。也不是代码帮手，AI 得能给出过程、注释思、接管查抄。早正在 2019 年就正在研究怎样用 Transformer处理积分问题。但她记得，这是全美最难的本科生数学竞赛，全职插手 Axiom 。带领过多个数学奥林匹克研究项目，这个问题简单得像小学生逛戏，做为纯数学家，带着家人搬到硅谷，她要让 AI 学会自证Carina 供给的不是职位，他说，也没讲融资。
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