1月6日，第十届世界华人数学家大会闭幕前夜，菲尔兹奖得主丘成桐与数学家们在上海向全球AI大模型出题，并按照难度高低分为三档，试图通过AI探求“人类知识边界”。 “与人脑计算相比，AI在高维计算中具备一定优势，但数学家更适合解决长期悬而未决的深度问题。”丘成桐表示，AI应与人类合作，弥补想象力不足，携手跨越数学界的“奇点”难题。 去年7月，在2025年世界人工智能大会上，丘成桐现场命题，上海人工智能实验室、商汤、阶跃星辰和MiniMax四款大模型同台解题，屏幕实时展示AI推理过程，首次向公众展示AI在数学方面的解题能力。 记者在现场看到，上海人工智能实验室的书生模型，在攻克一道涉及矩阵递归的前沿引理时，投入了长达数小时的深度推理。字节跳动Seed团队则采用强化学习训练，解题过程中正确证明获得奖励，错误则扣分，实现持续优化，每一步推理都必须符合逻辑规范，从根源上杜绝了“幻觉”现象。 通义千问模型在解答抽象代数难题时，推导过程中会主动自我验证，意识到自身推导中的逻辑漏洞，主动推翻了之前的结论，转而调用另一种方法进行交叉验证。而商汤的日日新模型则展现出了类似数学家的直觉，在解决复杂的广义积分时，没有采用暴力计算的方案，而是意识到函数的对称性，将难题化繁为简。 目前，国产AI大模型在各大数学竞赛中拿到高分。比如，字节Seed团队在国际数学奥林匹克竞赛中表现亮眼，博士级抽象代数题的解决率达到33%。在中国数学奥林匹克冬令营中，书生模型斩获102分的优异成绩，远超78分的金牌分数线。通义千问在考研数学题评测中，凭借纯文本单次推理拿到146.8分，若搭配代码工具辅助解题，在竞赛级题目中甚至能达到满分水平。 “现在的AI参数已超万亿级了，正逼近极限，在这一时刻，数学经典算法理论更显重要。”在丘成桐看来，数学界还有很多“祖师爷”级别的经典算法，能给AI的底层算法突破带来希望。 上世纪60年代，计算机处理信号的复杂度被卡在了物理层面。随着数据量增加，计算时间呈指数级爆炸，那是硬件无法逾越的鸿沟。“当时大家觉得没路走了，直到1965年，库利和图基重新发现了快速傅里叶变换。这一下子就改变了整个工业界，没有它，就没有今天的互联网。”丘成桐表示，AI计算和数学其实早有渊源。 1976年，数学家借助计算机首次完成了困扰数学界百年的“四色定理”证明，即任何平面地图只需四种颜色就能让相邻区域颜色不同。这一证明的关键难点在于1800多种特殊验证工作过于繁琐，人力难以完成，而计算机则精准完成了逐一枚举验证。 随着算法和算力进步，计算机开始处理更复杂的数学问题。2016年，数学家再次通过智能计算解决了“布尔毕达哥拉斯三元组问题”。这一证明过程的计算量极为庞大，相当于一台高性能电脑连续运行4年，产生的原始数据量高达200TB，如此海量且复杂的计算任务，显然是人力难以企及的。 “能解决奥数难题，就说AI替代数学家，这还为时过早，AI无法找到能够控制整个学问的‘奇点’。这需要依靠人脑和AI的结合。”丘成桐一针见血指出，AI可以解题，可以统计归纳海量数据，但无法提出宏大的数学猜想，提炼出原创性的理论和定理。 上海市人工智能行业协会秘书长钟俊浩也表示，AI擅长高强度的重复计算，可以将数学家从重复性的脑力劳动中解放出来，以便进行更高维度的思考。 目前，上海正围绕数学与AI融合的基础理论突破、AI辅助数学研究、产业场景转化三大前沿方向布局。费夫曼实验室（fefferman lab）与希钦-吴实验室（hitchin-ngo lab）两个菲尔兹奖获得者冠名实验室已在上海落地。 据悉，此次发布的三道数学题，不仅是一份考卷，更是上海向全球AI行业发出的“英雄帖”，分为初探、突破和拓界三种难度，前两种分别对应本科生和硕博难度，拓界则是面向全人类的终极猜想。