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昨天（26）舉行的“人工智能的數(shù)學(xué)邊界與基礎(chǔ)重構(gòu)”論壇上，一場沒有硝煙的挑戰(zhàn)賽正在上演：出題方是以首位華人菲爾茲獎獲得者丘成桐為首的“數(shù)學(xué)家天團(tuán)”，答題方則是上海人工智能的“頂流”——人工智能實(shí)驗(yàn)室、商湯科技、階躍星辰和MiniMax。

邏輯推理是數(shù)學(xué)的核心。數(shù)百年來，數(shù)學(xué)家僅憑一張紙、一支筆，就能從迷宮中找到通往真理的路徑，而如今的大模型已展現(xiàn)出強(qiáng)大的推理能力。這場挑戰(zhàn)的結(jié)果是：4個本土大模型均通過“最強(qiáng)數(shù)學(xué)大腦”的命題考驗(yàn)，展現(xiàn)了上海AI的硬核實(shí)力。

論壇上還為Hitchin–Ngo實(shí)驗(yàn)室（聚焦代數(shù)幾何與數(shù)學(xué)物理）與Fefferman實(shí)驗(yàn)室（深耕流體力學(xué)與納維-斯托克斯方程）舉行揭牌儀式，標(biāo)志著全球頂尖數(shù)學(xué)力量落戶上海。

賽題設(shè)計(jì)直擊AI推理核心

一開始，大模型并不擅長數(shù)學(xué)。它們常常出現(xiàn)“幻覺”，甚至可能被誤導(dǎo)相信2+2=5。但新一代大型推理模型展現(xiàn)的能力令數(shù)學(xué)家眼前一亮。不同于過去“一錘定音”式輸出結(jié)果，這些模型開始嘗試模擬數(shù)學(xué)家逐步推理的思考過程。

丘成桐對給AI出題表現(xiàn)出巨大興趣，他不僅指派團(tuán)隊(duì)精心遴選多道高質(zhì)量數(shù)學(xué)題并親自審核把關(guān)，還邀請英國、日本的院士專門命題。

上海人工智能實(shí)驗(yàn)室拿到的是2025國際數(shù)學(xué)奧林匹克競賽的一道幾何題，但沒有提供圖片，大模型需要根據(jù)文字描述理解題目并給出證明；階躍星辰拿到的是不等式極值求解題，需要給出復(fù)雜分式約束下的最小值證明；MiniMax拿到的是概率遞歸題，需要給N對襪子配對；商湯科技拿到的是平面幾何題，有多種解法。4道題均需完成自然語言推理+形式化驗(yàn)證的雙重挑戰(zhàn)，難度對標(biāo)數(shù)學(xué)博士入門級研究。

頂級數(shù)學(xué)家為何熱衷于給AI出題？在中國科學(xué)院院士、數(shù)學(xué)家徐宗本看來，數(shù)學(xué)不僅是工具，也是一門技術(shù)，一方面它為AI框定能力邊界和行為準(zhǔn)則，另一方面，人們也能從答題過程中窺見AI的“內(nèi)心戲”。

差異化答題揭示AI數(shù)學(xué)潛力

面對博士級難題，大模型們各顯神通。因?yàn)闆]有給圖片，上海人工智能實(shí)驗(yàn)室的書生模型決定“以力破巧”?！澳Ｐ陀贸L時間對上下文進(jìn)行思考后，開始去編寫一個嚴(yán)謹(jǐn)?shù)淖C明，而且整個過程不是以形式化語言（精確的數(shù)學(xué)或機(jī)器可處理的公式定義語言），而是以自然語言形式來完成的。”上海人工智能實(shí)驗(yàn)室技術(shù)專家張文蔚說。

深思熟慮是大模型推理能力提升的重要標(biāo)志。一年前，OpenAI發(fā)布的推理模型o1，展現(xiàn)出此前模型所不具備的超級推理能力。o1與其他模型的最大差別就是它會深入思考，生成一個較長的內(nèi)部思維鏈，包括復(fù)述一遍問題的要求、拆解任務(wù)、明確最終目標(biāo)以及查漏補(bǔ)缺，它甚至還會提醒自己其中可能存在陷阱，并列出需要用到的知識點(diǎn)和步驟。完成這些之后，它才開始工作。張文蔚判斷，書生的解題思路和o1完全一致。

階躍星辰的step大模型則是通過一邊解題、一邊調(diào)用工具糾錯的方式，實(shí)時推演成功。有意思的是，階躍星辰技術(shù)專家萬若斯發(fā)現(xiàn)，在解題過程中，step涌現(xiàn)出未被預(yù)設(shè)的全新解題思路。

AI是數(shù)學(xué)家的對手還是助手？從這兩題的解答過程就能窺見一二。西班牙數(shù)學(xué)科學(xué)委員會研究員鄭凡認(rèn)為，AI既可以任勞任怨完成繁瑣的推理工作，也具備“靈光一閃”提出新思路的能力，無論成為哪種角色都潛力巨大。

AI與數(shù)學(xué)“雙引擎”加速耦合

上?？萍即髮W(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)研究所教授蔡明亮已習(xí)慣于有AI助手，他發(fā)現(xiàn)，有思路是解題的第一步，這道理適用于人，也適用于AI。

作為MiniMax拿到的那道題的出題者，他曾用它“考驗(yàn)”過許多AI，如果沒有思路，即便把N設(shè)定為10，大模型也答不出來。當(dāng)詢問MiniMax的M1大模型為何能闖關(guān)成功時，技術(shù)專家周海剛回答里的一個詞提醒了蔡明亮，答案正是思路。周海剛提到，MiniMax在讓大模型獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù)時，不會直接給答案，而是像教孩子一樣，把最優(yōu)的解答過程“喂”給大模型，這意味著好的知識沉淀往往要從過程中來。

大模型也深受使用者的影響。商湯科技的日日新大模型在解題時會根據(jù)不同提示詞給出不同解法。這預(yù)示了在未來的工作中，人與AI的協(xié)同是多么重要。

當(dāng)前，AI與數(shù)學(xué)這對“雙引擎”正加速耦合，AI展現(xiàn)的強(qiáng)大推理能力，正將數(shù)學(xué)家從繁復(fù)的計(jì)算與驗(yàn)證中解放出來，使他們得以聚焦于更本源、更具創(chuàng)造性的問題，以及需要深刻直覺和想象力的領(lǐng)域。盡管大多數(shù)專家認(rèn)為真正的創(chuàng)新和突破仍屬人類，但前菲爾茲數(shù)學(xué)科學(xué)研究院院長庫馬爾·穆爾蒂不忘提醒人們，不要忽視想象的力量，甚至不要輕視大模型的幻覺，要把數(shù)學(xué)嵌入到AI之中，跳出思維定式，去提出更好的問題。

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