数学

本文整理自 YouTube 视频《How Math Unlocked AGI》，由有道龙虾总结和发布。 几年前，如果你让 ChatGPT 算一笔稍微复杂一点的露营 AA 账，或者帮三个不同时区的人找一个合适的 Zoom 会议时间，它大概率会翻车。 今天，OpenAI 的研究员已经在讨论另一个问题：模型能不能帮助 Fields Medalists 做日常研究？能不能解决 42 年没人解决的开放问题？能不能把数学家几个月甚至几年才能完成的思考，压缩成几天、几小时，甚至未来更长时间的自动研究？ 在 OpenAI Podcast 里，主持人 Andrew Mayne 和两位研究员 Sebastian Bubeck、Ernest Ryu 聊了一场关于数学、科学和 AGI 的对话。Sebastian 曾在 Princeton 任教，长期研究优化和机器学习理论，后来加入 Microsoft，现在是 OpenAI 研究员。Ernest Ryu 也是应用数学家，曾在 UCLA 数学系任教授，研究优化和机器学习理论，最近加入 OpenAI。 这场对话最有意思的地方，不是简单说“AI 数学变强了”，而是把这件事放进了一个更大的框架里：数学为什么是衡量推理能力的最佳训练场？为什么模型会从几分钟推理走向几天、几周甚至几个月推理？为什么这条路和 AGI 密切相关？以及，为什么 AI 越强，越需要真正懂数学、懂科学的人类专家？ 两年前还没有真正的推理模型，现在已经能帮数学家工作 Sebastian 对过去几年的变化用了一个很重的词：miraculous，近乎奇迹。 他提醒大家，两年前我们甚至还没有今天意义上的 reasoning model，更不用说证明困难数学定理。可现在，模型已经可以帮助 Fields Medalists 处理日常数学工作。 Ernest 说，这种进步连他们自己都被震到了。 一年前半，他参加过一个数学会议的 workshop。当时有一场辩论，主题是：只靠扩展 LLM，能不能帮助解决重大开放问题？现场一开始大约 80% 的数学家认为“不可能”。辩论结束后，比例变成大概 50-50，看起来已经是很大进展。 但回头看，这个争论本身都低估了速度。仅仅八个月后，模型就开始触及研究级数学。 这也是今天很多人还没完全反应过来的地方。我们对 AI 的印象更新得太慢了。很多人还记得早期 ChatGPT 算错小学题、搞错单位换算、不会安排时区会议，于是默认“语言模型不擅长数学”。但模型能力曲线并没有停在那里。...