导火索

9月8日，openai发布纳维-斯托克斯方程存在性与光滑性问题的完整证明。纽约大学数学家特里斯坦·巴克马斯特发出质疑，称其利用海量算力抢先跑通形式化证明。争执还牵扯到论文署名。

声明核心

数学行业最宝贵的资源是学生和思想。

以越来越快的速度大量生产或真或假的证明，可能不是在孕育新的思想，反而可能摧毁孕育思想的沃土。

如果没有数学家将数学研究融入到科学体系中，AI证明的猜想永远无法得到充分的发展，数学知识传承的链条也就此断裂。

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AI的数据里面存在许多的解释有误的现象

AI数据中关于圆形性质的解释确实可能存在错误，圆形的性质本质由几何学原理定义，而非π的性质。具体分析如下：

总结：圆形的性质源于几何学的内在逻辑，π仅是描述其特征的工具之一。 AI数据中的错误需通过优化训练方法、强化逻辑约束来纠正，同时需认识到当前AI在抽象数学理解上的不足，持续改进模型设计。

AI盲区警告：这几件事千万别让AI干！

以下几件事千万别让AI干：进行高精度数学计算、处理没学过的知识、替代人类判断与决策。具体阐述如下：

全球数学竞赛，Ai全军覆没！Ai神话终结？

AI在本次全球数学竞赛中表现不佳，确实反映出其在数学领域与人类高手存在显著差距，但并不能因此断言AI神话终结或AI永远无法在数学上战胜人类。 以下从多个角度分析这一现象及其背后的原因：

一、AI在数学竞赛中的具体表现 二、AI在围棋与数学领域表现差异的原因 三、对AI发展现状的理性看待 四、哲学层面的思考：AI能否在数学上战胜人类？ 五、结论

AI在数学竞赛中的失利并非神话终结，而是揭示了其当前的技术边界。 数学作为人类智慧的结晶，既包含可被算法模拟的部分（如计算），也包含需直觉和创造力的领域（如证明）。 未来AI可能在特定数学任务中接近或超越人类，但全面战胜人类高手仍需突破理论瓶颈。 更合理的展望是：AI与人类将共同推动数学进步，而非形成零和博弈。

标签： 数学家、 科学、 马斯特、 巴克、 数学难题、

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