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# 面向数学的人工智能

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  1. arXiv

    AI 证明有自己的风格:重证《几何原本》465 条命题,引用相似度 0.68 远高于人机之间的 0.37

    三个大语言模型独立重证欧几里得《几何原本》全部 465 条命题,其引用选择与希思的人类证明基线系统不同。三次 Claude Opus 4.6 运行之间的平均成对 Jaccard 相似度为 0.68,而 AI 与人类证明之间仅 0.37,说明这种差异稳定可复现。差异的具体特征是 AI 约 40% 的引用指向定义、公理和公设等基础元素,人类证明中这一比例只有 13%。

  2. AI4Math 综述:从引导猜想到形式化证明,AI 已能解出 PKU 研究生考题并在 Lean 中验证 Erdős 问题的反例

    这篇综述系统梳理了 AI for Mathematics(AI4Math)的进展、挑战与前景,将研究分为面向特定问题的建模(引导直觉、构造反例、封闭系统形式推理)与通用建模(自然语言推理、形式推理、数学信息检索)两条互补路线,并报告了作者自建的 PKU 本科与博士资格考试评测:GPT-4 平均分低于 60,而 o1、DeepSeek-R1、o3-mini、Gemini 2.5 Pro 等推理增强模型多数超过 90,o3-mini 在 58 道博士资格考试题上平均 84.4 分,同时指出研究级数学仍是开放难题。

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