我和这些AI数学家最大的差别是，他们还停留在和sol 5.6、fable 5抽奖机聊天聊出猜想证明，我早就工程化数学，用结构化workflow几种不同的ai并行研究、开会讨论。。。要是能招个英语写作好的女留学生就好了，严重短板

8月10日，Anthropic未发布研究版Claude被要求“认真尝试黎曼猜想”，结果没证明它，却意外刷新纪录！ 它把黎曼ζ函数非平凡零点位于临界线上的已知下界，从人类几十年努力的41.6%一口气拉到67.2%（精确约0.6725），并证明至少三分之二是简单零点。这是解析数论领域近年最大的定量跳跃之一。 过程：先试650个失败思路，再调动约60个子代理协作一天半，耗3100万token，跑2400条命令，最终结合现有技术得出新结果。已由内部数学家+Conrey、Goldston验证，还有Lean形式化证明。 注意：这不是解决黎曼猜想，方法也推不到100%。但AI在真正数学前沿的能力，又一次让人眼前一亮。 #黎曼猜想# #Claude# #Anthropic# #AI数学#

AI 在数学和科学上的进步正在制造一个意想不到的问题：当模型的能力超过几乎所有人类的判断力，谁来验证模型的输出？ 这不是 benchmark 精度问题，而是评估基础设施的结构性盲区。 过去两年，AI 从做不对基础数学题，到现在以不到 2000 美元的 API 成本完成需要领域专家才能判断对错的证明。对绝大多数人，包括大多数工程师，模型输出已经进入了看起来都对但不知道是不是真对的地带。 在编程领域，你还能跑测试。 在数学、理论物理、生物信息学这些领域，你只能相信另一个专家或另一个模型来告诉你答案对不对。 这引出一个更深的困境：当 AI 的能力评估必须依赖 AI 自己来完成，评估闭环就变成了内部循环。系统在给自己打分，而我们只能旁观。 严肃建设者应该关注的不是模型有多强，而是人类验证能力正在成为整个系统最薄弱的环节。

AI做数学我还能看懂，做理论物理完全是天书。。。低端人口以为有了AI连学都不用上了，恰恰相反，AI出的东西，只有加倍努力学习，才有可能看懂。。。低端人口不努力跟上，给他们高端AI就跟给🐒键盘一样

AI的本质就是数学，AI时代最吃香的永远是数学好的人。 上周北京有个大模型分享会，说阿里字节deepseek内部发现，很多高考700分的清华计算机系本科生，因为本科没学过数学，数学功底差，大模型pretraining里面全是一道道数学题，清华CS本校本硕博根本做不出来。 后来他们去211数学系抢人， 很多高考600多分的孩子们， 大学选了数学系，数学功底特别扎实，被阿里字节deepseek大模型组全抢走了。 据说字节内部有50多个搞大模型的清华博士，天天研究一个大模型的核心算法题，这道题就写在字节办公楼最前面的大黑板上。 结果50多个清华博士死活解不出来，每天急得大眼瞪小眼，一堆人在黑板面前干瞪眼，天天急得像热锅上的蚂蚁。 字节高层甚至放下豪言壮志，说字节上下几万名员工，谁要解决了这个问题，直接把张一鸣最大的办公室腾出来给他用，结果过去半年多，一个能解出来的都没有。 后来字节无意间招进来一个大连理工数学系的本科生，这个小孩从来不碰编程、不碰deep learning，天天只会研究数学，最大的爱好就是刷吉米多维奇，数学功底特别扎实。 他入职后发现，字节每天有50个计算机专业的大博士，从早到晚围着黑板愁眉苦脸，他也很好奇，凑上去才明白，黑板上写着一道卡死字节一年多的数学难题，整个字节上下几万人的业务和工作都被他卡死在这里。 他想了30分钟，当场提出了一个全新的数学模型，于是在黑板旁边一步步推导公式，最终花了三天三夜，一步步在黑板上把这个问题彻底解决了，把50多个清华博士当场看傻了，立刻全掏出手机咔咔拍照，为他鼓掌祝贺。 两周之后，字节最新大模型直接发布，字节内部全场鼓掌，祝贺大连理工这个本科生，当场给他提拔了三级，张一鸣也亲自把办公室腾出来，亲自站在门口邀请他入驻顶楼最大的总裁办公室。 所以张雪峰老师说得对，AI的本质就是数学建模，计算机专业只会教你写代码，AI自己就会写代码，只要把数学学好了，大模型公司全都抢着要，数学是AI时代最硬核的技能，只要你学懂了数学，就能学懂AI。

平时向 AI 询问数学或理科问题时，公式推导、函数图像、几何关系，光靠文字描述很难理解。 最近看到 ChatTutor 这个项目，给 AI 装上了电子白板，让它像真正的老师一样边讲边画。 内置了数学画布功能，AI 可以直接绘制函数图像、几何图形，还能生成思维导图来梳理知识脉络，交互感很强。 GitHub： 支持 OpenAI、Anthropic、DeepSeek 等主流模型，填入自己的密钥就能用。 也提供了在线版本，打开浏览器直接体验，不用本地部署。 如果你正在用 AI 辅助学习理工科知识，觉得纯文字对话不够直观，这个项目值得试试。

人类和AI的关系从指导到沟通，最后会变成理解。。。就像前段时间我发的神学一样的内容，是和AI探讨数学超图理论，gpt pro和fable讨论之后生成的。。。就像很多低端人口一辈子都理解不了微积分一样，人类努力学习的意义，就在于以后能理解AI在说什么

我骂了张雪峰一年多了，这傻逼做过最大的恶，就是别人想学计算机，他劝人放弃计算机学数学。 张雪峰最傻逼的话术，就是告诉别人，“AI就是数学建模，AI就是一道巨大的数学题，计算机的学生不懂AI，只有学数学并且读到数学博士的人，才能懂AI”。 直接导致这些年学校数学分数暴涨，坑死了几十万个孩子。