AI重塑数学：从证明泛滥到基建重构|2026 Science x AI Summit
人工智能正以惊人步伐深入数学研究领域。然而，2026年5月在硅谷举行的一场顶级科学对话揭示了一个反常识的现实：AI并非能力不足，而是“方向走偏”。2026年5月12日至13日，SAIR Foundation联合创始人、菲尔兹奖得主陶哲轩（Terence Tao），菲尔兹奖得主、剑桥大学教授蒂姆·高尔斯等数学界领袖在“2026 Science x AI Summit”会议上共同发出警告：数学正从“证明稀缺”阶段滑向“证明过剩”阶段，而人类数学家尚未做好应对准备。这场由SAIR Foundation主办的峰会
Jaguar Uranium在Huemul项目揭露地表铀铜钒矿化迹象 化验数据即将发布
Jaguar Uranium Corp． 周二公布，已在阿根廷门多萨省马拉圭地区Huemul铀铜钒项目完成200个岩石样本的采集工作，在现场确认到肉眼可识别的铀、铜、钒矿化特征。本次为期两周的实地勘探涵盖项目超过2.7万公顷的区域。 勘探人员在前Huemul矿区附近的两个露头点识别出与历史记录一致的可见铀铜矿化。资料显示，该矿区曾在1955年至1975年期间由阿根廷国家原子能委员会运营，累计处理矿石约13万吨，平均品位为铀0.21%、铜2.0%、钒0.11%。此次为首次对历史矿堆进行系统采样，该区域此前未
AlphaProof Nexus破解数学难题，AI重塑科研范式
2026年05月26日 星期二AI HOT 精读今天AI圈发生了17件大事，我们深度解析了其中最重要的一件🎯 今日焦点 · 国际AI国际AI 谷歌 AlphaProof Nexus 攻克 2 道悬置 56 年 数学难题📌 事件概述Google DeepMind 今天放了个大招——他们的新 AI 框架 AlphaProof Nexus，一口气攻破了 2 道悬置了整整 56 年 的数学难题。这可不是什么竞赛题或者算法刷分，而是 20 世纪传奇数学家保罗·埃尔德什（Paul Erdős）提出的开放问题，数学界等
摩根大通深入调查：中国AI产业盈利拐点浮现，落地应用价值首超底层模型
中国人工智能产业的投资逻辑正在悄然转变：此前市场热衷于追逐模型性能、参数量级和评测榜单，如今焦点已转向谁能掌握客户数据资源、工作流程入口、部署交付能力以及定价话语权。八场涵盖自动驾驶、独立模型研发、企业级工作流软件、垂直领域人工智能应用的深度交流，释放出一个共同信号：模型依然重要，但在部分企业应用场景中，模型正逐渐演变为一种可被替换的基础原料。据追风交易台，摩根大通证券（中国）分析师姚橙等于5月22日发布的中国人工智能产业调研报告中给出核心判断：“部分人工智能应用已开始展现出具有商业价值的初步迹象，尤其在
AI产业迎来关键转折：五大趋势已现
别再盯着GPT了，真正的战场已经转移5月的第二周，中国完成了一项连我们自己都没太关注的成就：它的AI调用量，是美国的2.11倍。这件事低调到什么地步？我翻遍了主流科技媒体，头条给的是"GPT-5.5发布"、是"谷歌I/O炸场"、是"量子计算新纪录"。没人在意中国AI调用量，或者说好像没掀起什么风浪。但如果你真正看懂这个数字的含义，你会知道：这不是一条普通的周数据。这是中国AI产业首次站在某种临界点上的信号。先解释一下什么叫"AI调用量"。你可以把它理解为：全球开发者和企业，每周向各个AI模型API发起多少
AI数学证明的新纪元 - 从OpenAI离散几何成就看科研智能体的潜力与局限
当 AI 开始证明数学从 OpenAI 离散几何突破，看科研智能体的价值与边界关键进展OpenAI内部通用推理模型证伪了平面单位距离问题中长期被视为定论的 n^{1+o(1)} 猜想，成功构建了具有明确指数级增益的反例。更广阔的视野结合AlphaGeometry、AlphaProof、Lean/Mathlib等成果，探讨AI如何从单纯的计算辅助升级为研究协作伙伴。核心洞察AI的价值不仅在于更快速的运算，更重要的是拓展研究边界、揭示跨学科关联、提供反例并协助验证。保持警惕AI成果需要专业评估、形式化确认和学
中国AI首次攻克数学未解难题并完成形式化证明
近日，北京大学北京国际数学研究中心传来消息，董彬教授率领的AI4Math研究团队依托自主研发的人工智能框架，成功破解了交换代数领域一项悬而未决的猜想——安德森猜想，并在Lean编程语言与定理证明环境中完成了近19000行的形式化论证工作。此举标志着我国首次利用人工智能框架解决交换代数开放难题并完成大规模形式化验证，为数学与人工智能的深度融合开拓了新路径。 该猜想由美国学者安德森在2014年首次提出，其核心研究对象是“准完备局部环”的某些特性。此类环主要用于代数化描述几何体在局部区域（例如某个点的邻域）的无
AI其实很简单，只是个工具
AI并不神秘，它只是一个工具。但如果你不使用它，你就无法体验到它的便捷和友好，也会感觉自己落后了。不久前，我写了一篇关于AI帮助解读化验报告的文章，大家都很感兴趣。虽然AI听起来很复杂，但实际上你不需要深入了解，也不需要系统学习，只需要去使用它，在使用中学习就可以了，不懂的地方就问，问谁？还是问AI。这并不是绕口令，而是现实情况。例如，你可以用豆包来查看化验报告，但是如何让它比较两年的肺部CT片，看看是否有变化，你可能不知道怎么操作？你可以询问豆包，它会告诉你怎么做。类似的比较操作，我做过，感觉非常友好。